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Cours

Introduction à la visualisation de données avec Matplotlib

DébutantNiveau de compétence

Actualisé 06/2025

Maîtrisez Matplotlib pour créer, personnaliser et partager des visualisations de données claires et percutantes.

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PythonData Visualization4 h14 vidéos44 Exercices3,600 XP220K+Certificat de réussite.

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Description du cours

La visualisation des données sous forme de graphiques et de figures permet de mettre en évidence les tendances sous-jacentes dans les données et fournit des informations clés utiles. De bonnes visualisations vous aident également à communiquer vos données à d'autres personnes et sont utiles aux analystes de données et autres utilisateurs des données. Dans ce cours, vous apprendrez à utiliser Matplotlib, une bibliothèque Python performante pour la visualisation de données. Matplotlib fournit les éléments de base nécessaires à la création de visualisations riches à partir de nombreux types d’ensembles de données. Vous apprendrez à créer des visualisations pour différents types de données et à personnaliser, automatiser et partager ces visualisations.Les vidéos contiennent des transcriptions en direct que vous pouvez afficher en cliquant sur « Afficher la transcription » en bas à gauche des vidéos. Le glossaire du cours se trouve à droite dans la section « Ressources ». Pour obtenir des crédits CPE, vous devez suivre le cours dans son intégralité et obtenir une note d’au moins 70 % à l'évaluation qualifiante. Vous pouvez accéder à l'évaluation en cliquant sur la mention « Crédits CPE » à droite.

Prérequis

Introduction to Python

1

Introduction to Matplotlib

This chapter introduces the Matplotlib visualization library and demonstrates how to use it with data.

Introduction to data visualization with Matplotlib

Using the matplotlib.pyplot interface

Adding data to an Axes object

Customizing your plots

Customizing data appearance

Customizing axis labels and adding titles

Small multiples

Creating a grid of subplots

Creating small multiples with plt.subplots

Small multiples with shared y axis

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2

Plotting time-series

Time series data is data that is recorded. Visualizing this type of data helps clarify trends and illuminates relationships between data.

Plotting time-series data

Read data with a time index

Plot time-series data

Using a time index to zoom in

Plotting time-series with different variables

Plotting two variables

Defining a function that plots time-series data

Using a plotting function

Annotating time-series data

Annotating a plot of time-series data

Plotting time-series: putting it all together

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3

Quantitative comparisons and statistical visualizations

Visualizations can be used to compare data in a quantitative manner. This chapter explains several methods for quantitative visualizations.

Quantitative comparisons: bar-charts

Stacked bar chart

Quantitative comparisons: histograms

Creating histograms

"Step" histogram

Statistical plotting

Adding error-bars to a bar chart

Adding error-bars to a plot

Creating boxplots

Quantitative comparisons: scatter plots

Simple scatter plot

Encoding time by color

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4

Sharing visualizations with others

This chapter shows you how to share your visualizations with others: how to save your figures as files, how to adjust their look and feel, and how to automate their creation based on input data.

Preparing your figures to share with others

Selecting a style for printing

Switching between styles

Saving your visualizations

Saving a file several times

Save a figure with different sizes

Automating figures from data

Unique values of a column

Automate your visualization

Where to go next

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Introduction à la visualisation de données avec Matplotlib

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