Tutoriel sur Matplotlib Scatter pour créer des graphiques de dispersion

Tracer des graphiques avec Matplotlib Scatter: Définition de scatter()

Matplotlib est une bibliothèque Python pour la création de graphiques. Le module matplotlib.pyplot offre de nombreuses fonctions pour tracer des graphiques. L'un des types de graphique les plus courants est le graphique de dispersion (scatter plot), qui est utilisé pour visualiser la relation entre deux ensembles de données. Voici comment tracer un graphique de dispersion avec Matplotlib :

La fonction scatter() de Matplotlib est utilisée pour créer et tracer des graphiques de dispersion qui affichent les points de données en fonction de leurs coordonnées x et y. Elle est utile pour visualiser la relation entre deux variables et pour identifier des tendances, des clusters ou des schémas dans les données.

Avec Pyplot, vous pouvez utiliser la fonction scatter() pour dessiner un diagramme de dispersion.
La fonction scatter() trace un point pour chaque observation. Elle a besoin de deux tableaux de même longueur, l'un pour les valeurs de l'axe des x, l'autre pour les valeurs de l'axe des y :

Exemples pratiques d'utilisation :

Exemple 1 : Représentation simple

Supposons que nous ayons deux ensembles de données : les valeurs x et les valeurs y. Nous voulons tracer un graphique de dispersion pour visualiser la relation entre ces deux ensembles. Voici comment nous pouvons le faire en utilisant Matplotlib :

Exemple :      Copier le code

import matplotlib.pyplot as plt

# Données
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 3, 5, 7, 11]

# Création du graphique de dispersion
plt.scatter(x, y)

# Ajout des titres et des labels
plt.title('Graphique de dispersion')
plt.xlabel('Axe X')
plt.ylabel('Axe Y')

# Affichage du graphique
plt.show()

Dans cet exemple, nous utilisons la fonction scatter de Matplotlib pour tracer le graphique de dispersion. Nous spécifions les valeurs x et y comme arguments, ainsi qu'une couleur pour les points. Ensuite, nous ajoutons des étiquettes aux axes et un titre du graphique. Enfin, nous affichons la légende et le graphique à l'aide de la fonction show.

Exemple 2 : Personnalisation avancée

Cet exemple utilise la bibliothèque Matplotlib en conjonction avec NumPy pour tracer un graphique de dispersion personnalisé.

Exemple :      Copier le code

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# Génération de données aléatoires
np.random.seed(42)
x = np.random.rand(100)
y = np.random.rand(100)
colors = np.random.rand(100)  # Couleurs aléatoires pour les points
sizes = 1000 * np.random.rand(100)  # Tailles aléatoires pour les points

# Création du graphique de dispersion avec personnalisation
plt.scatter(x, y, c=colors, s=sizes, alpha=0.5, cmap='viridis')

# Ajout de la légende et des labels
plt.colorbar()  # Légende de la couleur
plt.title('Graphique de dispersion personnalisé')
plt.xlabel('Axe X')
plt.ylabel('Axe Y')

# Affichage du graphique
plt.show()

Voici le fonctionnement de cet exemple :

1. Génération de données aléatoires : Utilisation de la fonction rand de NumPy pour générer deux ensembles de 100 valeurs aléatoires pour les axes x et y.
2. Génération de couleurs et de tailles aléatoires : Utilisation de fonctions similaires pour générer des couleurs et des tailles aléatoires pour les points du graphique.
3. Tracé du graphique de dispersion : Utilisation de la fonction scatter de Matplotlib pour tracer le graphique de dispersion. Les couleurs et les tailles des points sont spécifiées à l'aide des paramètres c et s.
4. Ajout de la légende et des labels : Ajout d'une légende de couleur avec la fonction colorbar() de Matplotlib, ainsi que des labels pour les axes x et y et un titre pour le graphique.
5. Affichage du graphique : Utilisation de la fonction show() de Matplotlib pour afficher le graphique.

Et le résultat sera comme le montre la figure ci dessous:

Astuces et conseils d'utilisation :

1. Personnalisation: Utilisez les paramètres comme color (couleur des points), size (taille des points) et alpha (transparence) pour personnaliser le graphique selon vos besoins.
2. Utilisation des couleurs: Utilisez des palettes de couleurs adaptées pour différencier les groupes ou catégories de données.
3. Taille des points: La taille des points peut être utilisée pour représenter une autre dimension de données ou pour mettre l'accent sur des valeurs spécifiques.
4. Combinaison avec d'autres graphiques: Les graphiques de dispersion peuvent être combinés avec d'autres types de graphiques (comme des lignes ou des barres) pour une analyse plus approfondie des données.
5. Manipulation des axes: Vous pouvez ajuster les échelles des axes à l'aide de plt.xlim() et plt.ylim() pour mieux visualiser les données.

Utilisez ces exemples et conseils pour exploiter la fonction scatter() de Matplotlib et créer des graphiques de dispersion informatifs et visuellement attrayants pour vos données.