Introduction à la visualisation de données avec Matplotlib

Ariel Rokem

Data Scientist

Visualisation de données

Crédit d'image : Gytis Dudas et Andrew Rambaut

Découvrir l'interface pyplot

import matplotlib.pyplot as plt

fig, ax = plt.subplots()

plt.show()

Ajouter des données à des axes

seattle_weather["MONTH"]

DATE
1     Jan
2     Feb
3     Mar
4     Apr
5     May
6     Jun
7     Jul
8     Aug
9     Sep
10    Oct
11    Nov
12    Dec
Name: MONTH, dtype: object

seattle_weather["MLY-TAVG-NORMAL"]

1     42.1
2     43.4
3     46.6
4     50.5
5     56.0
6     61.0
7     65.9
8     66.5
9     61.6
10    53.3
11    46.2
12    41.1
Name: MLY-TAVG-NORMAL, dtype: float64

Ajouter des données à des axes

ax.plot(seattle_weather["MONTH"], seattle_weather["MLY-TAVG-NORMAL"])
plt.show()

Ajouter plus de données

ax.plot(austin_weather["MONTH"], austin_weather["MLY-TAVG-NORMAL"])
plt.show()

Assembler le tout

fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(seattle_weather["MONTH"], seattle_weather["MLY-TAVG-NORMAL"])
ax.plot(austin_weather["MONTH"], austin_weather["MLY-TAVG-NORMAL"])
plt.show()

Pratique : créez une figure !

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