Créer des graphiques linéaires pour analyser des données

1. Création d'un simple graphique linéaire

Quand on parle de données, les graphiques linéaires, c'est comme un vieux carnet de notes où tu écris les dates importantes de ta vie. Ils représentent un ensemble de points connectés par une ligne, qui montre comment les valeurs changent avec le temps ou en fonction d'autres paramètres.

Allez, commençons par un exemple basique pour comprendre comment créer un graphique linéaire avec Matplotlib.

import matplotlib.pyplot as plt

# Données pour le graphique
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 3, 5, 7, 11]

# Création du graphique linéaire
plt.plot(x, y)

# Affichage du graphique
plt.show()

Ce petit bout de code va créer un graphique linéaire qui montre comment chaque élément de y dépend de l'élément correspondant dans x. Pas de complications — juste passer les listes de valeurs et Matplotlib s'occupe du reste !

2. Personnalisation des graphiques

Maintenant que tu as créé ton premier graphique, il est temps de l'embellir ! Parce que, comme on le sait, la première impression est très importante, même pour les graphiques.

Personnalisation des couleurs et styles de ligne

Parfois, pour mieux mettre en valeur des informations, on a besoin de couleurs et de différents styles de ligne. Ajoutons un peu de style :

plt.plot(x, y, color='blue', linestyle='--', marker='o')

Ici, color, linestyle et marker permettent de définir la couleur, le style de la ligne (par exemple, en pointillés), et le type de marqueur (par exemple, des cercles) respectivement.

Ajout des titres et étiquettes

Imagine, sans titres et étiquettes, ton graphique, c'est juste une ligne élégante. Alors, mettons-lui un titre et ajoutons des étiquettes aux axes :

plt.title("Exemple de graphique linéaire")
plt.xlabel("Axe x")
plt.ylabel("Axe y")

Sois honnête avec toi-même : ajoute toujours des titres et étiquettes à tes graphiques. Ça les rend beaucoup plus clairs pour tout le monde, y compris toi-même (si tu ne te souviens pas par cœur ce que chaque ligne signifie).

Légende sur le graphique

Si le graphique a plusieurs lignes, ajoute absolument une légende pour ne pas perdre les gens.

plt.plot(x, y, color='blue', linestyle='--', marker='o', label='Ligne 1')
plt.plot(x2, y2, color='red', linestyle='--', marker='X', label='Ligne 2')
plt.legend()

Après ça, ton audience sera impressionnée par ton professionnalisme.

3. Exercice pratique

Allez, affinons les compétences en créant un graphique linéaire avec quelques données motivantes. Imagine des données de température sur une semaine :

jours = ["Lun", "Mar", "Mer", "Jeu", "Ven", "Sam", "Dim"]
temperatures = [20, 22, 23, 21, 24, 25, 26]

plt.plot(jours, temperatures, color='green', linestyle='-', marker='s', label='Température')
plt.title("Changement de température pendant la semaine")
plt.xlabel("Jours de la semaine")
plt.ylabel("Température, °C")
plt.legend()
plt.grid(True)
plt.show()

Dans cet exemple, on a ajouté des marqueurs en forme de carrés et une ligne principale. En plus, on a activé la grille plt.grid(True), qui permet de mieux explorer les données.

Oh non ! Quelque chose ne va pas...

Eh oui, ça arrive. Si ton graphique semble bizarre, vérifie les points suivants :

• Assure-toi que les longueurs des listes x et y correspondent. Si les longueurs ne correspondent pas, ça ne marchera pas.
• Vérifie la syntaxe : une mauvaise écriture des fonctions ou des paramètres peut ruiner tout l'effet du graphique.

Souviens-toi, la visualisation, ce n'est pas juste pour l'effet, mais aussi pour l'efficacité. Les graphiques doivent être utiles et informatifs. Chaque fois que tu crées un graphique, pose-toi cette question : "Est-ce qu'il aide à voir quelque chose de nouveau dans les données ?"

Voilà, on vient d'apprendre comment créer et personnaliser un graphique linéaire de base avec Matplotlib. Maintenant, avec cet outil puissant, tu peux visualiser plein de données et le faire avec style et goût. Direction la prochaine conférence pour découvrir comment rendre tes graphiques encore plus impressionnants !