Exemple de visualisation de données en Python : nuage de points

Avec le développement rapide de la science des données et de l'apprentissage automatique, de plus en plus de programmeurs et d'analystes de données commencent à utiliser Python pour analyser et visualiser des données. Les développeurs Python ont développé des interfaces API pour de nombreux outils de visualisation de données afin de répondre aux besoins de visualisation de données et d'interfaces interactives. Cet article présentera un exemple de visualisation de données dans un nuage de points Python.

1. Introduction aux nuages ​​de points

Les nuages ​​de points sont une méthode d'affichage de visualisation de données couramment utilisée, utilisée pour montrer la relation entre deux variables. L'objectif principal d'un nuage de points est de découvrir des relations entre des variables ou des relations entre plusieurs groupes d'ordres différents. Les nuages ​​de points peuvent afficher des lignes de tendance ou des lignes de régression. Si votre ensemble de données contient plusieurs variables, vous pouvez utiliser la couleur ou la taille comme dimensions supplémentaires.

2. Nuage de points en Python

Python fournit de nombreuses bibliothèques pour la visualisation des données, telles que Matplotlib, Seaborn, Plotly, etc. Ces bibliothèques fournissent différents types de graphiques de visualisation, notamment des nuages ​​de points.

Nous utiliserons la bibliothèque Matplotlib pour la mise en œuvre de nuages ​​de points. Matplotlib est une bibliothèque Python pour la visualisation de données. Il peut créer différents types de graphiques tels que des graphiques linéaires, des nuages ​​de points, des graphiques à barres, des graphiques à contours, etc.

3. Exemple de démonstration

Avant d'implémenter le nuage de points, vous devez installer la bibliothèque Matplotlib. Si vous avez déjà installé cette bibliothèque, vous pouvez commencer à implémenter directement le nuage de points.

1. Importez la bibliothèque Matplotlib

Importez la bibliothèque Matplotlib et donnez-lui un alias plt.

import matplotlib.pyplot as plt

2. Créer des données

Normalement, nous avons besoin de données pour créer un nuage de points. Pour ce faire, nous créons deux tableaux pour stocker les données des axes x et y.

x = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
y = [5, 6, 3, 4, 3, 1, 2, 4, 8, 9]

3. Dessinez un nuage de points

Pour dessiner un nuage de points, nous pouvons utiliser la fonction plt.scatter(). Cette fonction accepte les données des axes X et Y comme paramètres et peut spécifier d'autres propriétés telles que la couleur, la taille, etc.

plt.scatter(x, y)
plt.show()

4. Ajouter des titres et des étiquettes

Pour ajouter des titres et des étiquettes, nous pouvons utiliser les fonctions plt.title(), plt.xlabel() et plt.ylabel().

plt.scatter(x, y)
plt.title('Scatter Plot Example')
plt.xlabel('X Axis Label')
plt.ylabel('Y Axis Label')
plt.show()

5. Modifier les attributs du nuage de points

Pour modifier les différents attributs du nuage de points, on peut utiliser les différents paramètres fournis par la fonction plt.scatter().

plt.scatter(x, y, c='red', marker='x', s=200, alpha=0.5)
plt.title('Scatter Plot Example')
plt.xlabel('X Axis Label')
plt.ylabel('Y Axis Label')
plt.show()

Nous avons évoqué quelques paramètres ci-dessus, les significations de ces paramètres sont les suivantes :

• c, précisez la couleur.
• marker, précise la forme des points de dispersion.
• s, précise la taille des points de dispersion.
• alpha, précise la transparence des points de dispersion.

4. Résumé

Grâce à l'exemple de nuage de points présenté dans cet article, nous avons appris à utiliser la bibliothèque Matplotlib pour créer un nuage de points. Nous avons créé un nuage de points simple à l'aide de la fonction plt.scatter(), puis ajouté un titre et des étiquettes. Enfin, nous avons modifié les propriétés du nuage de points et l'avons rendu plus visuel.

Python a un large éventail d'applications, et avec la croissance et le développement continus de diverses bibliothèques et frameworks, il peut aider les data scientists et les ingénieurs à traiter et interpréter facilement les données pour prendre en charge une meilleure prise de décision.

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!