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Matplotlib - Tutoriel sur les Histogrammes

Matplotlib - Tutoriel sur les histogrammes en Python avec exemples pratiques, astuces et conseils d'utilisation.

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1. Définition :

Un histogramme est un type de graphique qui représente la répartition des données en divisant l'ensemble des valeurs en intervalles et en affichant combien de valeurs se trouvent dans chaque intervalle, ce qui permet de visualiser la distribution de ces valeurs.

2. Syntaxe de base :

Exemple :       Copier le code

 
import matplotlib.pyplot as plt

# Données à représenter dans l'histogramme
data = [v1, v2, v3, ...]

# Création de l'histogramme
plt.hist(data, bins=nombre_intervals, color='couleur', edgecolor='couleur_contour')

# Ajout de titres et libellés
plt.title('Titre de l\'histogramme')
plt.xlabel('Axe des x')
plt.ylabel('Axe des y')

# Affichage de l'histogramme
plt.show()

Explication des paramètres pour créer un histogramme avec Matplotlib

Données à représenter dans l'histogramme :

Les données à représenter dans l'histogramme sont simplement une liste de valeurs numériques. Vous pouvez les fournir sous forme d'une liste Python, d'un tableau NumPy ou d'une série pandas.

Création de l'histogramme :

Exemple :       Copier le code

 
plt.hist(data, bins=nombre_intervals, color='couleur', edgecolor='couleur_contour')
# Explications détaillées des paramètres :
# - 'data': C'est l'ensemble de données que vous souhaitez représenter dans l'histogramme.
# - 'bins': C'est le nombre d'intervalles que vous souhaitez diviser vos données. Ce paramètre contrôle la granularité de l'histogramme.
# - 'color': C'est la couleur de remplissage des barres de l'histogramme.
# - 'edgecolor': C'est la couleur des contours des barres de l'histogramme.

Ajout de titres et libellés :

Exemple :       Copier le code

 
plt.title('Titre de l\'histogramme')
plt.xlabel('Axe des x')
plt.ylabel('Axe des y')
# Explications détaillées des fonctions :
# - plt.title(): Permet d'ajouter un titre à votre graphique.
# - plt.xlabel(): Définit le libellé de l'axe des x.
# - plt.ylabel(): Définit le libellé de l'axe des y.

Affichage de l'histogramme :

Exemple :       Copier le code

 
plt.show()
# C'est la commande qui affiche réellement l'histogramme à l'écran une fois que vous avez spécifié toutes les configurations et les données.

En utilisant ces paramètres et fonctions, vous pouvez personnaliser votre histogramme en fonction de vos besoins spécifiques, que ce soit pour explorer la distribution des données, comparer plusieurs ensembles de données ou analyser des tendances.

3. Exemples pratiques d'utilisation :

Exemple 1 : Histogramme basique

Exemple :       Copier le code

import matplotlib.pyplot as plt

# Données à représenter dans l'histogramme
data = [5, 10, 15, 20, 25, 30, 35, 40, 45, 50]

# Création de l'histogramme
plt.hist(data, bins=5, color='skyblue', edgecolor='black')

# Ajout de titres et libellés
plt.title('Exemple d\'histogramme')
plt.xlabel('Valeurs')
plt.ylabel('Fréquence')

# Affichage de l'histogramme
plt.show()

Exemple 2 : Histogramme à partir de données aléatoires

Exemple :       Copier le code

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# Génération de données aléatoires
data = np.random.normal(0, 1, 1000)  # 1000 valeurs aléatoires distribuées normalement

# Création de l'histogramme avec plus d'intervalle
plt.hist(data, bins=30, color='salmon', edgecolor='black')

# Ajout de titres et libellés
plt.title('Distribution normale aléatoire')
plt.xlabel('Valeurs')
plt.ylabel('Fréquence')

# Affichage de l'histogramme
plt.show()

Explication détaillée du code Python :

Exemple :       Copier le code

 
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# Génération de données aléatoires
data = np.random.normal(0, 1, 1000)  # 1000 valeurs aléatoires distribuées normalement
  • import matplotlib.pyplot as plt: Importe la bibliothèque Matplotlib pour la création de graphiques.
  • import numpy as np: Importe la bibliothèque NumPy pour générer des données aléatoires.
  • Cette partie du code génère un tableau data contenant 1000 valeurs aléatoires distribuées selon une distribution normale (loi gaussienne) avec une moyenne de 0 et un écart-type de 1.

Exemple :       Copier le code

 
# Création de l'histogramme avec plus d'intervalle
plt.hist(data, bins=30, color='salmon', edgecolor='black')

# Ajout de titres et libellés
plt.title('Distribution normale aléatoire')
plt.xlabel('Valeurs')
plt.ylabel('Fréquence')

# Affichage de l'histogramme
plt.show()
  • plt.hist(data, bins=30, color='salmon', edgecolor='black'): Crée l'histogramme en utilisant les données stockées dans data. bins=30 spécifie le nombre d'intervalles à utiliser dans l'histogramme. La couleur de remplissage est définie sur 'salmon', et la couleur des bords des barres est définie sur 'black'.
  • plt.title('Distribution normale aléatoire'): Ajoute un titre à l'histogramme indiquant que les données représentent une distribution normale aléatoire.
  • plt.xlabel('Valeurs'): Étiquette l'axe des x de l'histogramme avec le libellé "Valeurs".
  • plt.ylabel('Fréquence'): Étiquette l'axe des y de l'histogramme avec le libellé "Fréquence".
  • plt.show(): Affiche l'histogramme avec les paramètres spécifiés.

En combinant ces étapes, le code génère un histogramme représentant la distribution des données aléatoires générées selon une distribution normale, avec des paramètres visuels spécifiés tels que la couleur, le nombre d'intervalles et les étiquettes des axes.

histogramme

4. Astuces et conseils d'utilisation :

  • Nombre d'intervalle (bins) : Choisissez judicieusement le nombre d'intervalle pour rendre le graphique informatif sans être surchargé.
  • Couleur et bordures : Jouez avec les couleurs pour rendre votre histogramme plus lisible et attrayant.
  • Personnalisation : Utilisez les fonctions de Matplotlib pour personnaliser les titres, axes, légendes et autres éléments graphiques.
  • Compréhension des données : Les histogrammes permettent de comprendre la distribution des données (normalité, asymétrie, etc.).

En utilisant ces instructions et ces exemples, vous pouvez créer facilement des histogrammes avec Matplotlib pour visualiser et interpréter la distribution de vos données.




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