Matplotlib : Top 5 des utilisations
La bibliothèque Matplotlib pour Python permet de créer une large diversité de visualisation de données. Découvrez quels sont les cinq types de diagrammes et graphiques les plus couramment utilisés.
Il est parfois difficile de comprendre de larges ensembles de données complexes. Heureusement, la DataViz ou visualisation de données permet de présenter les données sous forme de graphiques et de diagrammes lisibles et clairs.
Ainsi, les dirigeants peuvent prendre des décisions plus efficacement et identifier de nouvelles tendances en toute simplicité. La Data Visualization est aussi utilisée pour l’analyse de données ou pour le Machine Learning.
Il existe de nombreuses bibliothèques Python, et Matplotlib est l’une des plus utilisées.
Qu’est-ce que Matplotlib ?
Il existe différents outils de visualisation de données. Parmi ces outils, Matplotlib est une bibliothèque Python totalement open source.Cette bibliothèque cross-platform offre une large variété d’outils pour créer des visualisations à partir de données ou de tableaux en Python.
Elle fut créée et codée par John D.Hunter en 2003, et repose sur la bibliothèque NumPy dédiée aux mathématiques pour Python. En outre, Matplotlib fournit une API orientée objet permettant d’intégrer les visuels à des applications grâce aux différents toolkits de GUI Python tels que Tkinter ou PyQt.
Le package Matplotlib est compatible avec tous les shells Python, mais aussi avec Jupyter notebook, et avec les plateformes cloud telles que IBM Watson Studio ou Google Cloud. On peut aussi l’utiliser avec les serveurs d’application web comme Flask ou Django en exploitant pycharm ou anaconda.
Quelques lignes de code en Python suffisent pour créer différents types de diagrammes et graphiques, afin de visualiser les données sous une forme intuitive et compréhensible.
À quoi sert Matplotlib ?
Matplotlib est utilisé comme bibliothèque de visualisation de données pour le langage de programmation Python, et constitue la façon la plus simple pour créer des graphiques à partir de données en Python.
Ses différents outils permettent de créer des visualisations et de les exporter dans un format adapté à différents environnements et plateformes comme PyCharm ou Jupyter Notebook.
Son interface procédurale intitulée Pylab permet le fonctionnement avec le langage de programmation MATLAB utilisé par les scientifiques et les chercheurs. La création de graphiques avec Matplotlib est d’ailleurs similaire à celle de MATLAB, et offre aux utilisateurs un contrôle total des propriétés des axes, des styles, des couleurs, des lignes et des polices. On peut considérer Matplotlib et NumPy comme l’équivalent open source de MATLAB.
Les visualisations statiques de haute qualité produites avec Matplotlib peuvent être utilisées pour des présentations professionnelles. Un autre point fort est la compatibilité avec différents packages et bibliothèques open source comme seaborn et ggplot, ou encore basemap et cartopy pour la visualisation de données géospatiale.
Cette bibliothèque cross-platform peut être utilisée avec une large variété de scripts Python, shells comme IDLE et PyCharm, shells iPython comme cond et jupyter notebook, serveurs d’application web comme Django et flask, ou toolkits GUI comme Tkinter, PyQT et WxPythonotTkinter.
Top 5 des DataViz les plus utilisées sur Matplotlib
Avec Matplotlib, il est possible de créer une large variété de diagrammes, graphiques et autres visualisations. Ces DataViz permettent de mieux comprendre les corrélations entre les données et de mettre les tendances en évidence. Voici un aperçu des types de graphiques les plus couramment utilisés.
Un graphique linéaire est généralement utilisé pour présenter et analyser les données au cours d’une période. On parle aussi parfois de graphique de série chronologique, car ce type de visuel est idéal pour les données de série chronologique. C’est l’une des visualisations de données les plus basiques, et on l’utilise pour représenter la relation entre deux données sur un axe différent.
Le nuage de points est un graphique sur lequel les valeurs de deux variables sont présentées le long de deux axes. Le motif tracé par les points qui en résultent révèle les relations ou les corrélations entre les deux variables.
Le diagramme à bandes permet de comparer des valeurs numériques ou des données de différents groupes. Ce type de graphique permet de visualiser les données catégoriques sous forme de barres rectangulaires, pouvant être facilement placées sur un axe vertical ou horizontal. La hauteur et la longueur des bandes sont proportionnelles à la valeur qu’elles représentent.
Un histogramme aide à comprendre la distribution d’une variable numérique continue. Ce type de graphique ressemble à un diagramme à bandes, mais représente une seule variable au lieu de deux.
Le diagramme circulaire, parfois surnommé graphique en camembert, met en lumière les proportions et pourcentages entre les catégories en divisant un cercle en segments proportionnels. L’ensemble de ces segments combinés forme le total.
Il ne s’agit-là que de quelques exemples parmi les nombreuses possibilités de visualisations de données offertes par Matplotlib. Grâce à sa polyvalence, cette bibliothèque est très utilisée dans le domaine de la Data Science. Afin d’apprendre à créer des DataViz en tout genre, il est recommandé de suivre une formation dédiée au langage Python !
