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Introduction à Matplotlib - Diagrammes à secteurs

Guide sur les diagrammes à secteurs avec Matplotlib en Python. Étapes d'installation, exemples pratiques et conseils d'utilisation pour créer des graphiques circulaires

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1. Installation de Matplotlib

Les diagrammes à secteurs, également connus sous le nom de diagrammes circulaires ou pie charts en anglais, sont utilisés pour représenter des données sous forme de fractions d'un cercle. Matplotlib, une bibliothèque populaire de visualisation de données en Python, offre des fonctionnalités robustes pour créer facilement des diagrammes à secteurs. Voici un guide pour vous aider à démarrer :

diagramme à secteurs

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

Exemple :       Copier le code

pip install matplotlib

2. Importation de Matplotlib

Exemple :       Copier le code

import matplotlib.pyplot as plt

3. Syntaxe de base pour créer un diagramme à secteurs

Exemple :       Copier le code

# Données à visualiser
sizes = [25, 35, 20, 20]  # Exemple de valeurs pour les secteurs
labels = ['A', 'B', 'C', 'D']  # Étiquettes pour chaque secteur

# Création du diagramme à secteurs
plt.figure(figsize=(8, 8))  # Facultatif : taille de la figure
plt.pie(sizes, labels=labels, autopct='%1.1f%%', startangle=140)
plt.axis('equal')  # Assure que le cercle soit dessiné comme un cercle

# Affichage du diagramme
plt.title('Exemple de diagramme à secteurs')
plt.show()

4. Exemples pratiques d'utilisation

Diagramme à secteurs avec pourcentages

Exemple :       Copier le code


import matplotlib.pyplot as plt

sizes = [30, 20, 25, 12.5, 12.5]
labels = ['A', 'B', 'C', 'D','E']
plt.pie(sizes, labels=labels, autopct='%1.1f%%')
plt.axis('equal')
plt.title('Diagramme à secteurs avec pourcentages')
plt.show()

Ce code utilise Matplotlib pour créer un diagramme à secteurs en utilisant des données spécifiques et en affichant les pourcentages pour chaque tranche. Ce code génère un graphique circulaire où chaque portion représente un pourcentage des données totales. Voici le code sous forme d'exemple :

La fonction plt.pie() pour créer le diagramme à secteurs en utilisant les valeurs sizes et les étiquettes labels. L'argument autopct='%1.1f%%' permet d'afficher les pourcentages avec une précision d'une décimale.

Après cela, plt.axis('equal') assure que le cercle est dessiné de manière à conserver sa forme circulaire. Enfin, plt.title() définit le titre du graphique, puis plt.show() affiche le diagramme à secteurs dans une fenêtre graphique.

Ce code peut être utilisé pour représenter visuellement des données catégoriques sous forme de pourcentages dans un diagramme à secteurs en utilisant les libellés fournis.

diagramme à secteurs

Diagramme à secteurs avec mise en évidence d'une tranche

Exemple :       Copier le code


import matplotlib.pyplot as plt

sizes = [20, 30, 25, 12.5, 12.5]
labels = ['A', 'B', 'C', 'D','E']
explode = (0, 0.1, 0, 0.1, 0.2)  # Mise en évidence des secteurs 'B','D' et 'E'
plt.pie(sizes, labels=labels, explode=explode, autopct='%1.1f%%', startangle=140)
plt.axis('equal')
plt.title('Diagramme à secteurs avec mise en évidence')
plt.show()

diagramme à secteurs mise en évidence

Astuces et conseils d'utilisation :

  • Évitez la surcharge d'informations : Limitez le nombre de secteurs pour améliorer la lisibilité.
  • Choisissez des couleurs distinctes : Utilisez des couleurs différentes pour chaque secteur afin de faciliter la distinction visuelle.
  • Utilisez autopct pour afficher les pourcentages : Cela permet d'afficher automatiquement les pourcentages sur chaque secteur.
  • Explodez les tranches importantes : En utilisant le paramètre explode, vous pouvez mettre en évidence certains secteurs.

Les diagrammes à secteurs sont utiles pour présenter des données catégoriques de manière visuelle. Cependant, assurez-vous de les utiliser judicieusement pour éviter toute confusion.

Explorez les diverses options de personnalisation offertes par Matplotlib pour adapter vos diagrammes à secteurs à vos besoins spécifiques !




Voir aussi nos tutoriel :

Balise option

Définit une option dans une liste déroulante

La librairie GD creation d'une image

La librairie GD creation d'une image

Balise sup

Définit texte en exposant