À travers le prisme de la visualisation : découvrir des informations cachées avec Python

Dans le monde actuel axé sur les données, il est crucial de pouvoir extraire des informations significatives à partir de grandes quantités de données. Data Visualization fournit un outil puissant qui peut vous aider à explorer et à comprendre des ensembles de données complexes. Cet article vous guidera dans la découverte d'informations cachées et dans la prise de meilleures décisions à l'aide de la bibliothèque Visualization de python.

Matplotlib : traçage 2D de base

Matplotlib est une bibliothèque Python largement utilisée pour créer différents types de graphiques 2D. Voici un exemple simple montrant comment dessiner un nuage de points à l'aide de Matplotlib :

import matplotlib.pyplot as plt

# 数据
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 6, 8, 10]

# 创建散点图
plt.scatter(x, y)

# 显示图表
plt.show()

Seaborn : Dessin 2D avancé

Seaborn est construit sur Matplotlib, qui étend les fonctionnalités pour fournir un traçage 2D de niveau supérieur. Seaborn fournit un ensemble de fonctions avancées pour créer des graphiques interactifs et magnifiques.

import seaborn as sns

# 数据
df = sns.load_dataset("iris")

# 创建小提琴图
sns.violinplot(data=df, x="species", y="petal_length")

# 显示图表
plt.show()

Plotly : dessin 3D interactif

Plotly est une bibliothèque puissante pour créer des graphiques 3D interactifs. Il permet aux utilisateurs de zoomer, de déplacer et de faire pivoter les graphiques pour afficher les données sous tous les angles.

import plotly.graph_objects as Go

# 数据
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 6, 8, 10]
z = [3, 6, 9, 12, 15]

# 创建表面图
surface = go.Surface(x=x, y=y, z=z)

# 创建图布局
layout = go.Layout(scene=dict(xaxis=dict(title="X"),
yaxis=dict(title="Y"),
zaxis=dict(title="Z")))

# 创建图
fig = go.Figure(data=[surface], layout=layout)

# 显示图表
fig.show()

Bokeh : visualisations dynamiques et interactives

Bokeh vous permet de créer des visualisations dynamiques et interactives où les utilisateurs peuvent zoomer, effectuer un panoramique, sélectionner des points de données et effectuer d'autres opérations.

from bokeh.plotting import figure, output_file, show

# 数据
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 6, 8, 10]

# 创建线条图
p = figure(title="交互式线条图", x_axis_label="X", y_axis_label="Y")
p.line(x, y, legend="Line", line_width=2)

# 输出到 html 文件
output_file("interactive_line_plot.html")

# 显示图表
show(p)

Conclusion

La bibliothèque de visualisation de Python fournit des outils puissants pour l'exploration des données et la découverte d'informations. En tirant parti de bibliothèques telles que Matplotlib, Seaborn, Plotly et Bokeh, vous pouvez tout créer, des simples graphiques 2D aux visualisations 3D interactives complexes. Ces visualisations aident à identifier les tendances, les modèles et les valeurs aberrantes pour prendre des décisions plus éclairées. En exploitant efficacement les capacités de visualisation de Python, vous pouvez obtenir des informations plus approfondies sur vos données, découvrir des informations cachées et générer des résultats commerciaux.

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!