Introduction à Matplotlib en Python
Matplotlib est une bibliothèque open source qui facilite le traçage des graphes. Il a été initialement écrit par John D. Hunter, qui se trouvait être un neurobiologiste. Il est l'auteur de Matplotlib lors de ses recherches post-doctorales en neurobiologie. Le but de cette bibliothèque était d'étudier les activités se produisant dans le cortex cérébral des patients souffrant d'épilepsie en traçant ces activités sur un graphique. Le seul but de tracer des graphiques était de mieux les visualiser et d'étudier les modèles communs. La première version de Matplotlib remonte à 2003. Au fil du temps, Matplotlib s'est avéré être l'une des bibliothèques de traçage les plus largement utilisées aux côtés du langage de programmation Python pour le traçage de données et de graphiques de calcul. Il est indépendant de la plate-forme et peut être exécuté sur Windows, Mac OS et Linux.
Comprendre Matplotlib en Python
En tant que bibliothèque Python, Matplotlib en facilite une avec des capacités de traçage 2D pour la visualisation. Matplotlib est utilisé avec d'autres bibliothèques open source telles que
1. NumPy
Le terme «NumPy» signifie extension numérique Python. Cette bibliothèque fournit plusieurs fonctions mathématiques pour travailler avec des matrices et des tableaux plus grands et multidimensionnels. Il peut également contenir des données de types de données arbitraires et peut être facilement intégré à un certain nombre de bases de données. Pour utiliser numpy dans votre projet, assurez-vous d'importer. Par exemple, importez numpy en tant que npy.
2. SciPy
Il est construit au-dessus du tableau NumPy, c'est-à-dire que la structure de données sous-jacente est un tableau d'objets fourni par le module NumPy. Il fournit des fonctionnalités telles que le traitement d'image et de signal, des fonctions spécialisées en algèbre linéaire et l'interpolation. On peut ajouter le module SciPy à leur projet en utilisant l'instruction: import sciPy as sp.
3. IPython
Abréviation du terme Interactive Python. Il s'agit d'un shell Python interactif amélioré qui prend en charge les expressions mathématiques, les tracés en ligne, etc. Il aide également à s'intégrer aux bibliothèques de piles SciPy. Il est livré avec une configuration complète facilitant le traçage interactif.
Comment faciliter le travail avec Matplotlib pour les développeurs Python?
En tant que développeur python, il faut utiliser le module Pyplot dans la bibliothèque matplotlib. Pyplot est une interface de programmation d'application, qui se compose de fonctions / méthodes qui aident à traiter les données pour la visualisation. L'intrigue est rapide lorsqu'il s'agit de générer des graphiques visuels. Ses similitudes avec Matlab rendent le travail facile pour les personnes qui ont une expérience préalable de travail avec MATLAB et vice versa.
Comment travailler avec Pyplot dans Matplotlib?
Pour pouvoir accéder aux méthodes pyplot, il faut l'importer dans leur fichier python. Cela peut être fait en incluant la ligne ci-dessous en haut de son fichier python:
import matplotlib.pyplot as myplt
Exemple 1
import matplotlib.pyplot as myplt
myplt. plot((2, 4, 6, 8), (1, 2, 3, 4))
myplt. show()
Dans l'exemple ci-dessus, la méthode plot () prend respectivement les coordonnées des axes X et Y et trace un graphique en conséquence. La méthode plot () peut également prendre un troisième argument facultatif qui détermine la chaîne de couleur et le type du tracé de ligne. Par défaut, c'est «-b» qui affiche une ligne bleue. D'autres méthodes telles que xlabel () et ylabel () nous permettent de nommer nos axes.
Exemple # 2
import matplotlib.pyplot as myplt
myplt. plot((2, 4, 6, 8), (1, 2, 3, 4))
myplt. xlabel('time in mins')
myplt. ylabel('distance in Kilo meters')
myplt. show()
Types de parcelles dans Matplotlib en Python
Matplotlib fournit une grande variété de méthodes et de fonctions pour générer différents types de graphiques.
Jetons un coup d'œil à quelques-uns d'entre eux: -
- Tracé linéaire : c'est le plus simple de tous les graphiques. La méthode plot () est utilisée pour tracer un graphique linéaire.
- Sous - parcelles : La fonction subplot () est utilisée pour les créer. Très utile lorsqu'une comparaison des deux parcelles est nécessaire.
- Images : Matplotlib peut également créer des images à l'aide de la fonction imshow ().
- Histogrammes : pour générer des histogrammes, on peut utiliser les méthodes hist ().
- Chemins: des chemins arbitraires peuvent être ajoutés à Matplotlib à l'aide du module matplotlib.path.
- Graphiques à barres : La fonction bar () est utilisée pour tracer des graphiques à barres. On pourrait encore personnaliser les graphiques à barres comme horizontaux ou verticaux selon les besoins en utilisant cette méthode.
- Graphiques circulaires: il faut utiliser la méthode pie () pour générer des graphiques circulaires. Des fonctionnalités supplémentaires permettent d'utiliser des effets d'ombre sur le graphique, d'étiqueter les régions et de déterminer le pourcentage qu'il représente, etc.
- Tables: La fonction table () permet d'ajouter une table pour la catégorisation systématique des données.
- Nuages de points: pour générer un nuage de points, la fonction scatter () est utilisée. On pourrait également utiliser les arguments optionnels de taille et de couleur que cette fonction doit fournir.
- Courbes remplies : la fonction fill () permet de tracer des courbes et des polygones remplis.
- Tracés de journaux: des fonctions telles que semilogx (), sémiologie () et loglog () facilitent le tracé de graphiques qui impliquent des fonctions de logarithme.
- Tracés polaires : pour générer des tracés polaires, la fonction polar () est utilisée.
- Gestion des dates : Matplotlib permet de tracer facilement des données de séries chronologiques avec n'importe quel hassel.
- Tracés de flux : ces tracés sont destinés à tracer des champs vectoriels. La fonction streamplot () est utilisée pour y parvenir.
Avantages de Matplotlib en Python
- Peu d'avantages de Matplotlib sont
- Simple et facile à saisir pour les débutants.
- Plus facile à utiliser pour les personnes ayant déjà eu une expérience avec Matlab ou d'autres outils de traçage graphique.
- Il fournit des images et des tracés de haute qualité dans divers formats tels que png, pdf, pgf, etc.
- Fournit le contrôle de divers éléments d'une figure tels que le DPI, la couleur de la figure, la taille de la figure.
Comment cette technologie vous aidera-t-elle dans votre progression de carrière?
Avec l'augmentation de la demande pour l'analyse des données et la science des données, des outils tels que matplotlib doivent être utilisés pour étudier le comportement et le modèle des données. À ce jour, Python domine l'industrie en matière de science et d'analyse des données. Pour quelqu'un qui connaît le python, la connaissance de bibliothèques telles que celle de matplotlib vous aidera à vous développer professionnellement.
Conclusion
Dans cet article, nous avons vu comment Matplotlib a vu le jour et diverses autres bibliothèques avec lesquelles il est couramment utilisé. Il a également couvert quelques-unes des fonctions bien connues de Matplotlibs pour tracer divers graphiques et comment nous pouvons personnaliser ces graphiques selon nos besoins.
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