Comment utiliser Python pour la visualisation de données ?

Comment utiliser Python pour la visualisation de données ?

Avec l'application généralisée de la science des données dans divers domaines, la visualisation des données est devenue un élément très important. Le langage Python prend en charge à la fois le traitement et la visualisation des données, ce qui en fait l'un des outils irremplaçables pour les data scientists. Alors comment utiliser Python pour la visualisation de données ? Cet article présentera certaines des principales bibliothèques de visualisation de données et méthodes d'application de Python.

Étape 1 : Installez les bibliothèques nécessaires

Pour la visualisation des données, vous devez installer certaines bibliothèques de Python. Ces bibliothèques incluent : matplotlib, seaborn, bokeh, plotly, etc. Parmi eux, matplotlib est la bibliothèque de visualisation la plus basique en Python, prenant en charge une variété de graphiques couramment utilisés, notamment des graphiques linéaires, des graphiques à barres, des nuages ​​de points, etc. ; Seaborn encapsule davantage matplotlib, fournissant des styles de conception de graphiques élégants et plus encore. Plusieurs fonctions de dessin statistique. ; bokeh et plotly sont des bibliothèques de visualisation de données plus récentes, principalement destinées à la visualisation interactive, qui peuvent permettre une interaction réactive, et de nombreux graphiques prennent également en charge les mises à jour dynamiques.

Étape 2 : Importer des données

Avant de procéder à la visualisation des données, nous devons d'abord préparer les données. Les données peuvent être obtenues à partir de fichiers locaux ou du réseau et importées et traitées à l'aide de la bibliothèque pandas de Python. Pandas est un outil de traitement de données très populaire en Python. Il peut facilement lire des données dans des fichiers CSV, des fichiers Excel et d'autres formats, et effectuer des nettoyages, des traitements, des filtrages, des analyses de regroupement et d'autres opérations.

Étape 3 : Dessinez un graphique

En visualisation de données, les graphiques les plus couramment utilisés sont :

1. Nuage de points : utilisé pour montrer la relation entre deux variables.
2. Tracé linéaire : utilisé pour montrer la tendance à l'évolution des valeurs au fil du temps, des catégories ou d'autres variables.
3. Graphique à barres : utilisé pour visualiser les décomptes ou les moyennes de variables catégorielles.
4. Histogramme : utilisé pour afficher la distribution des variables numériques continues.
5. Box plot : utilisé pour afficher la valeur récapitulative à cinq chiffres des données.

Lorsque vous utilisez la bibliothèque matplotlib pour dessiner un nuage de points, vous pouvez utiliser le code suivant :

import matplotlib.pyplot as plt
plt.scatter(x_data, y_data)
plt.show()

Lorsque vous utilisez la bibliothèque seaborn pour dessiner un graphique linéaire, vous pouvez utiliser le code suivant :

import seaborn as sns
sns.lineplot(x_data, y_data)

Lorsque vous utilisez la bibliothèque bokeh pour dessiner un graphique interactif, vous pouvez utiliser le code suivant :

from bokeh.plotting import figure, show
p = figure(title="My Chart", x_axis_label='x', y_axis_label='y')
p.line(x_data, y_data)
show(p)

Étape 4 : embellir davantage le graphique

En plus d'afficher les données elles-mêmes, la conception des graphiques doit également prendre en compte des facteurs tels que la correspondance des couleurs, les étiquettes, les polices, etc. Dans matplotlib, vous pouvez utiliser le package de polices pour ajuster la police, la taille de la police, la couleur, etc. du graphique ; dans seaborn, vous pouvez utiliser le package de thème pour ajuster la couleur et le style de conception du graphique en bokeh ; utilisez également le package d'outils pour fournir des éléments interactifs tels que le zoom, le panoramique, le survol, etc.

Étape 5 : Enregistrez et partagez le graphique

La dernière étape consiste à enregistrer le graphique obtenu dans un fichier local et à télécharger le graphique dans un rapport de données ou un PPT lorsque vous avez besoin de le partager. À ce stade, des facteurs tels que la résolution, la taille et le format de l’image doivent également être pris en compte pour garantir que la qualité du graphique n’est pas affectée.

Résumé

Cet article explique comment utiliser Python pour la visualisation de données, notamment l'installation des bibliothèques nécessaires, l'importation de données, le dessin de graphiques, l'embellissement et le partage de graphiques. La maîtrise de la visualisation des données peut nous permettre de mieux comprendre les données, de découvrir les lois et caractéristiques inhérentes aux données et de nous aider à prendre des décisions plus précises.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!