Commencez rapidement : un didacticiel de base sur le dessin de graphiques en Python

Démarrage rapide : Tutoriel de base sur le dessin de graphiques en Python

Introduction :
Dans le monde de la visualisation de données, dessiner des graphiques est une compétence importante. Python est un langage de programmation puissant qui fournit de nombreuses bibliothèques et outils pour rendre la création de graphiques simple et amusante. Cet article vous présentera les compétences de base en matière de dessin de graphiques Python et fournira des exemples de code spécifiques. Commençons vite !

1. Préparation
Avant d'utiliser Python pour dessiner des graphiques, nous devons installer la bibliothèque matplotlib. Il s'agit d'une bibliothèque de graphiques largement utilisée qui fournit un riche ensemble de fonctions et d'outils de visualisation. Vous pouvez utiliser la commande suivante pour installer matplotlib :

pip install matplotlib

2. Dessinez un graphique linéaire
Un graphique linéaire est un type de graphique couramment utilisé qui peut montrer les tendances des données au fil du temps. Voici un exemple simple montrant le nombre de visites d'utilisateurs par jour pendant une semaine :

import matplotlib.pyplot as plt

# 数据
days = ['Mon', 'Tue', 'Wed', 'Thu', 'Fri', 'Sat', 'Sun']
visits = [100, 120, 90, 80, 95, 130, 110]

# 绘制折线图
plt.plot(days, visits)

# 设置标题和轴标签
plt.title("Daily Visits")
plt.xlabel("Day")
plt.ylabel("Visits")

# 显示图表
plt.show()

Exécutez le code ci-dessus et vous obtiendrez un graphique linéaire montrant le nombre de visites d'utilisateurs par jour.

3. Dessinez un graphique à barres
Les graphiques à barres peuvent être utilisés pour comparer les données entre différentes catégories ou groupes. L'exemple suivant montre le prix moyen des maisons dans trois villes :

import matplotlib.pyplot as plt

# 数据
cities = ['New York', 'London', 'Tokyo']
prices = [3400, 2500, 3800]

# 绘制条形图
plt.bar(cities, prices)

# 设置标题和轴标签
plt.title("Average House Prices")
plt.xlabel("City")
plt.ylabel("Price")

# 显示图表
plt.show()

4. Dessinez un nuage de points
Un nuage de points peut montrer la relation entre deux variables. L'exemple suivant montre la relation entre les résultats en mathématiques et en physique des élèves :

import matplotlib.pyplot as plt

# 数据
math_scores = [85, 90, 92, 88, 79, 95, 87, 92, 78, 82]
physics_scores = [79, 82, 78, 85, 88, 90, 92, 85, 89, 92]

# 绘制散点图
plt.scatter(math_scores, physics_scores)

# 设置标题和轴标签
plt.title("Math vs. Physics Scores")
plt.xlabel("Math Score")
plt.ylabel("Physics Score")

# 显示图表
plt.show()

5. Dessinez un diagramme circulaire
Un diagramme circulaire peut montrer la proportion de différentes catégories. L'exemple suivant montre l'utilisation de trois modes de transport :

import matplotlib.pyplot as plt

# 数据
labels = ['Car', 'Bus', 'Bike']
usage = [70, 15, 15]

# 绘制饼图
plt.pie(usage, labels=labels, autopct='%1.1f%%')

# 设置标题
plt.title("Transportation Usage")

# 显示图表
plt.show()

Conclusion :
Cet article présente les compétences de base pour dessiner des graphiques en Python et fournit des exemples de code spécifiques. En apprenant ces bases, vous pouvez commencer votre propre parcours de visualisation de données. J'espère que cet article vous a été utile et je vous souhaite de vous amuser dans le monde de la cartographie Python !

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!