Comparaisons quantitatives : nuages de points

Introduction à la visualisation de données avec Matplotlib

Ariel Rokem

Data Scientist

Introduction aux nuages de points

fig, ax = plt.subplots()

ax.scatter(climate_change["co2"], climate_change["relative_temp"])
ax.set_xlabel("CO2 (ppm)") ax.set_ylabel("Température relative (Celsius)") plt.show()

Introduction à la visualisation de données avec Matplotlib

Personnaliser les nuages de points

eighties = climate_change["1980-01-01":"1989-12-31"]
nineties = climate_change["1990-01-01":"1999-12-31"]

fig, ax = plt.subplots()
ax.scatter(eighties["co2"], eighties["relative_temp"], color="red", label="eighties")
ax.scatter(nineties["co2"], nineties["relative_temp"], color="blue", label="nineties")
ax.legend() ax.set_xlabel("CO2 (ppm)") ax.set_ylabel("Température relative (Celsius)") plt.show()
Introduction à la visualisation de données avec Matplotlib

Comparer par la couleur

Introduction à la visualisation de données avec Matplotlib

Coder une troisième variable par la couleur

fig, ax = plt.subplots()

ax.scatter(climate_change["co2"], climate_change["relative_temp"], c=climate_change.index)
ax.set_xlabel("CO2 (ppm)") ax.set_ylabel("Température relative (Celsius)") plt.show()
Introduction à la visualisation de données avec Matplotlib

Coder le temps par la couleur

Introduction à la visualisation de données avec Matplotlib

Passons à la pratique !

Introduction à la visualisation de données avec Matplotlib

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