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Tutoriel sur l'utilisation de la fonction bar de Matplotlib

Tutoriel sur l'utilisation de la fonction bar de Matplotlib, une bibliothèque Python utilisée pour la visualisation de données sous forme de graphiques à barres.

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Introduction à Matplotlib Barres :

Matplotlib est une bibliothèque de visualisation de données en Python. La fonction bar est utilisée pour créer des graphiques à barres, souvent utilisés pour comparer des catégories de données ou montrer des tendances dans des données discrètes.

Affichage du graphique à barres

Installation de Matplotlib :

Assurez-vous d'avoir Matplotlib installé. Si ce n'est pas le cas, vous pouvez l'installer via pip :

Exemple :       Copier le code

pip install matplotlib

Importation et utilisation de Matplotlib Barres :

Pour commencer, importez Matplotlib et utilisez la fonction bar pour tracer un graphique à barres.

Exemple :       Copier le code

import matplotlib.pyplot as plt

# Données d'exemple
categories = ['A', 'B', 'C', 'D']
valeurs = [3, 7, 2, 5]

# Création du graphique à barres
plt.bar(categories, valeurs)

# Ajout de titres et labels
plt.title('Graphique à barres avec Matplotlib')
plt.xlabel('Catégories')
plt.ylabel('Valeurs')

# Affichage du graphique à barres
plt.show()
Affichage du graphique à barres

Exemples pratiques d'utilisation :

Personnalisation des barres :

Vous pouvez personnaliser les barres en modifiant les couleurs, les largeurs et d'autres attributs.

Exemple :       Copier le code

import matplotlib.pyplot as plt

categories = ['A', 'B', 'C', 'D']
valeurs = [3, 7, 2, 5]

# Personnalisation des barres
plt.bar(categories, valeurs, color='skyblue', width=0.5, edgecolor='black')

plt.title('Graphique à barres personnalisé')
plt.xlabel('Catégories')
plt.ylabel('Valeurs')
plt.show()

Graphiques à barres groupés :

Vous pouvez tracer des graphiques à barres groupés pour comparer des valeurs entre plusieurs groupes.

Exemple :       Copier le code

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

categories = ['A', 'B', 'C', 'D']
valeurs_set1 = [3, 7, 2, 5]
valeurs_set2 = [4, 6, 3, 7]

# Largeur des barres
bar_width = 0.35

# Position des groupes
indices = np.arange(len(categories))

# Création des graphiques à barres groupés
plt.bar(indices, valeurs_set1, bar_width, label='Groupe 1')
plt.bar(indices + bar_width, valeurs_set2, bar_width, label='Groupe 2')

plt.xlabel('Catégories')
plt.ylabel('Valeurs')
plt.title('Graphique à barres groupés')
plt.xticks(indices + bar_width / 2, categories)  # Modification des étiquettes de l'axe x
plt.legend()

plt.show()
Affichage du graphique à barres

Barres horizontales avec Matplotlib

Si vous souhaitez que les barres soient affichées horizontalement plutôt que verticalement, utilisez la fonction barh() :

Exemple :

Dessinez 4 barres horizontales :

Exemple :       Copier le code

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.array(["A", "B", "C", "D"])
y = np.array([3, 8, 1, 10])

plt.barh(x, y, color='skyblue')
plt.show()
Affichage du graphique à barres

Astuces et conseils d'utilisation :

  • Choix approprié : Les graphiques à barres conviennent bien à la comparaison de données discrètes.
  • Personnalisation : Explorez les paramètres disponibles pour personnaliser les couleurs, les largeurs, les étiquettes, etc.
  • Espace entre les barres : Vous pouvez ajuster l'espace entre les barres en modifiant les paramètres appropriés.
  • Légendes et étiquettes : Utilisez des légendes et des étiquettes claires pour rendre votre graphique plus compréhensible.

En utilisant la fonction bar de Matplotlib, vous pouvez facilement créer des graphiques à barres pour visualiser et comparer différentes catégories de données. Expérimentez avec les options de personnalisation pour créer des graphiques adaptés à vos besoins spécifiques.


Voir aussi nos tutoriel :

fonction strlen

Calcule la taille d'une chaîne

background-attachment

Définit si une image defond est fixe ou défile avec le reste de la page

fonction bin2hex, bin2hex

Convertit des données binaires en représentation hexadécimale