Comment connecter des points de nuage de points avec une ligne dans Matplotlib ?
Python est un langage de programmation populaire largement utilisé dans la science des données, l'apprentissage automatique et d'autres domaines. L'une des raisons de sa popularité est la disponibilité de bibliothèques puissantes telles que Matplotlib, qui permettent aux utilisateurs de créer facilement des visualisations de haute qualité. Matplotlib est une bibliothèque de visualisation de données populaire en Python qui fournit une large gamme d'outils pour créer différents types de tracés, y compris des nuages de points.
Dans ce didacticiel, nous allons explorer comment connecter des points de nuage de points avec une ligne dans Matplotlib. Les nuages de points sont utiles pour visualiser la relation entre deux variables, et l'ajout d'une ligne à un nuage de points peut aider à mettre en évidence des tendances ou des modèles dans les données. Nous allons parcourir les étapes nécessaires pour créer un nuage de points dans Matplotlib et relier les points du nuage de points avec une ligne. Plongeons donc dans le monde passionnant de la visualisation de données avec Python et Matplotlib.
Comment connecter des points de nuage de points avec une ligne dans Matplotlib ?
Pour créer un nuage de points dans Matplotlib, nous devons importer deux bibliothèques - Matplotlib et NumPy.
Matplotlib est une puissante bibliothèque de visualisation de données qui permet aux utilisateurs de créer différents types de tableaux, graphiques et tracés. NumPy, quant à lui, est une bibliothèque de calcul numérique qui permet de travailler avec des tableaux et des matrices. Pour utiliser ces bibliothèques en Python, nous devons les importer dans notre environnement.
Pour importer Matplotlib et NumPy, nous utilisons l'instruction import suivie du nom de la bibliothèque. Nous pouvons également donner un alias à la bibliothèque pour rendre le code plus lisible. Par exemple, les alias courants pour Matplotlib et NumPy sont respectivement plt et np.
Voici un exemple de comment importer Matplotlib et NumPy :
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
Une fois les bibliothèques importées, nous allons maintenant créer des exemples de données à l'aide de NumPy et utiliser Matplotlib pour créer un nuage de points de ces données. Nous relierons ensuite les points du nuage de points avec une ligne pour mettre en évidence les modèles ou tendances dans les données.
Ajout d'une ligne au nuage de points dans Matplotlib
L'ajout de lignes aux nuages de points peut être une technique puissante pour explorer et analyser des données à l'aide de Matplotlib. Cette approche consiste à relier les points du nuage de points dans un ordre particulier, ce qui peut vous aider à visualiser plus efficacement les relations et les tendances.
Matplotlib fournit un moyen simple d'ajouter des lignes aux nuages de points. Une approche consiste à trier d'abord les valeurs x par ordre croissant, puis à réorganiser les valeurs y correspondantes pour qu'elles correspondent au nouvel ordre des valeurs x. Cela peut être fait en utilisant les fonctions de tri de NumPy, telles que np.sort et np.argsort.
Une fois les données triées, vous pouvez utiliser la fonction plot de Matplotlib pour ajouter une ligne reliant les valeurs x et y triées. Le tracé résultant montrera les points du nuage de points d'origine avec une ligne les reliant dans un ordre spécifique.
Pour ajouter des lignes à un nuage de points dans Matplotlib, vous pouvez suivre ces étapes générales :
Générer des exemples de données : Pour commencer, nous allons créer des exemples de données pour notre nuage de points à l'aide de la bibliothèque NumPy. Nous pouvons générer des données aléatoires en utilisant le module numpy.random fourni par NumPy. Ce module nous permet de générer des nombres aléatoires à partir d'une variété de distributions statistiques.
# Generating Sample data
x = np.random.rand(50)
y = np.random.rand(50)
Créer un nuage de points : Après avoir généré les données aléatoires, nous pouvons créer un nuage de points à l'aide de la fonction plt.scatter() de Matplotlib. Cette fonction est utilisée pour créer un nuage de points de valeurs x et y, où chaque point est représenté par un marqueur sur le tracé.
Pour créer le nuage de points, nous pouvons simplement appeler la fonction plt.scatter() et transmettre les tableaux x et y que nous avons générés précédemment. Nous pouvons également spécifier la couleur des marqueurs en utilisant le paramètre color, que nous définirons dans ce cas sur « bleu ». Cela produira un nuage de points avec des marqueurs bleus, avec les coordonnées x et y des marqueurs correspondant aux valeurs de nos tableaux générés aléatoirement.
# Create a scatterplot:
plt.scatter(x, y, color='blue')
Ajouter des lignes au nuage de points : Pour ajouter des lignes au nuage de points, nous pouvons utiliser la fonction np.sort() de la bibliothèque NumPy pour trier les tableaux x et y par ordre croissant. Une fois les données triées, nous pouvons ensuite utiliser la fonction plt.plot() de Matplotlib pour tracer une ligne reliant chaque paire de points triés.
Pour trier les tableaux x et y, nous allons simplement utiliser la fonction np.sort() et attribuer les valeurs triées à de nouvelles variables. Nous pouvons trier le tableau y en fonction des indices triés du tableau x en utilisant la fonction np.argsort() de NumPy.
# Add lines to the scatterplot:
x_sort = np.sort(x)
y_sort = y[np.argsort(x)]
plt.plot(x_sort, y_sort)
Afficher le tracé : Après avoir créé le nuage de points et y avoir ajouté des lignes, nous utiliserons la fonction plt.show() de Matplotlib pour afficher le tracé.
# Display the plot
plt.show()
Voici un exemple de nuage de points avec des lignes reliant les points :
Sortir
Comme vous pouvez le voir dans l'image de sortie ci-dessous, le code ci-dessus crée un nuage de points avec des points bleus en générant 50 valeurs aléatoires pour x et y. Il trie ensuite les valeurs x et réorganise les valeurs y pour qu'elles correspondent aux valeurs x triées. Enfin, il ajoute une ligne reliant les valeurs triées au nuage de points. Le tracé résultant montre la relation entre les valeurs x et y sous forme de points dispersés avec une ligne les reliant. Le tracé est affiché à l'aide de la fonction show() de la bibliothèque matplotlib.pyplot.
Conclusion
Dans ce didacticiel, nous avons exploré comment connecter des points de nuage de points avec une ligne dans Matplotlib à l'aide de Python. Nous avons appris que Matplotlib est une bibliothèque de visualisation de données populaire qui fournit une large gamme d'outils pour créer différents types de graphiques, y compris des nuages de points. Nous avons fourni des instructions étape par étape pour créer un nuage de points dans matplotlib et relier les points du nuage de points avec une ligne. Nous avons également fourni des exemples pour chacune des méthodes que nous avons abordées. Grâce à ces connaissances, vous pouvez désormais créer des nuages de points visuellement attrayants avec des lignes pour mieux visualiser les relations entre les points de données.