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Matplotlib : tout savoir sur la bibliothèque Python de Dataviz

Laura P

Laura P

4 min

Matplotlib est une bibliothèque Python open source permettant de créer des visualisations de données. Découvrez tout ce que vous devez savoir : définition, fonctionnement, difficultés, formations…

Cheat Sheet Matpolib :

La visualisation de données est une étape clé de l’analyse de données. Après avoir collecté, stocké et analysé des données, il est essentiel de transformer les résultats de ces analyses en rapports et en visualisations graphiques.
Pour cause, le cerveau humain comprend plus rapidement un diagramme qu’une succession de statistiques sous forme de tableau. La ” DataViz ” permet donc de partager les résultats d’une analyse avec les équipes non-techniques d’une entreprise, et notamment ses dirigeants.

Qu'est-ce que Matplotlib ?

Matplotlib est une bibliothèque Python open source, initialement développée par le neurobiologiste John Hunter en 2002. L’objectif était de visualiser les signaux électriques du cerveau de personnes épileptiques. Pour y parvenir, il souhaitait répliquer les fonctionnalités de création graphique de MATLAB avec Python.

Suite au décès de John Hunter en 2012, Matplotlib a été améliorée au fil du temps par de nombreux contributeurs de la communauté open source. Elle est utilisée pour créer des graphiques, et des diagrammes de haute qualité. C’est une alternative open source à MATLAB.

Il est par exemple possible de créer des tracés, des histogrammes, des diagrammes à barre et tous types de graphiques à l’aide de quelques lignes de code. Il s’agit d’un outil très complet, permettant de générer des visualisations de données très détaillées.

Cette bibliothèque est particulièrement utile pour les personnes travaillant avec Python ou NumPy. Elle est notamment utilisée sur des serveurs d’application web, des shells et des scripts Python. Avec les APIs de matplotlib, il est aussi possible pour les développeurs d’intégrer des graphiques à des applications d’interface graphique.

Les principaux concepts de Matplotlib

Matplotlib repose sur plusieurs éléments clés. Une ” figure ” est une illustration complète. Chaque tracé de cette figure est appelé un ” axe “.

Le ” plotting ” consiste à créer un graphique. Il est nécessaire d’utiliser des données, sous forme de paires clé / valeur constituant les axes X et Y. On utilise ensuite des fonctions comme ” scatter “, ” bar ” et ” pie ” pour créer le schéma.

Il est possible de créer des graphiques basiques tels que des diagrammes à barre ou des histogrammes, mais aussi des figures plus complexes en trois dimensions.

matplotlib graphiques

Qu'est-ce que PyPlot ?

Pyplot est un module Matplotlib proposant plusieurs fonctions simples pour ajouter des éléments tels que des lignes, des images ou des textes aux axes d’un graphique. Son interface est très confortable, et c’est pourquoi ce module est très utilisé.

Il existe aussi une API ” orientée objet ” (OO) offrant davantage de flexibilité et de personnalisation en permettant d’assembler les objets plus librement. Toutefois, elle est plus difficile d’utilisation.

Matplotlib, Numpy et Pandas

Numpy est un package Python dédié au calcul scientifique. Il s’agit d’une dépendance indispensable pour matplotlib, puisque ce dernier utilise les fonctions Numpy pour les données numériques et les arrays multi-dimensionnelles.

De son côté, Pandas est une bibliothèque Python également utilisée par matplotlib pour la manipulation et l’analyse de données. Il ne s’agit pas d’une dépendance indispensable comme numpy, mais elle est très souvent utilisée avec matplotlib.

Matplotlib et la Data Science

Python est le langage de programmation le plus utilisé pour la Data Science et le Machine Learning. De fait, les ressources telles que NumPy et matplotlib sont très utiles pour la création de modèles d’apprentissage automatique.

Les programmeurs peuvent accéder à ces bibliothèques pour effectuer des tâches cruciales au sein de l’environnement Python. Il est ensuite possible d’intégrer les résultats avec les autres éléments et fonctionnalités d’un programme de Machine Learning ou d’un réseau de neurones.

Quelles sont les difficultés liées à Matplotlib ?

L’apprentissage de Matplotlib peut se révéler compliqué. Il existe de nombreux tutoriels, mais plusieurs difficultés se dressent sur le chemin des débutants.

Tout d’abord, cette bibliothèque est extrêmement vaste. Au total, elle comporte plus de 70 000 lignes de code. Elle accueille également plusieurs interfaces différentes, et a la capacité d’interagir avec différents backends pour le rendu des graphiques.

En outre, même si la documentation publiquement accessible sur matplotlib est compréhensible, certains documents sont tout bonnement obsolètes. Cet outil continue à évoluer au fil du temps, et certains exemples disponibles sur internet peuvent en réalité être réalisés avec 70% de lignes de code en moins sur les versions modernes.

Comment se former à Matplotlib ?

Matplotlib offre de nombreuses possibilités pour la visualisation de données, mais peut être difficile à maîtriser de par sa complexité technique et sa syntaxe très lourde. Il est difficile d’apprendre à la maîtriser en autodidacte, car un large pan de la documentation disponible en ligne est obsolète.

Pour apprendre à utiliser cette bibliothèque, vous pouvez opter pour les formations DataScientest. Nous proposons des cursus permettant de se former aux différents métiers de la science des données : Data Analyst, Data Scientist, Data Engineer, ML Engineer, Data Manager…

Pour tous nos parcours, Python est le langage de programmation de prédilection. Vous apprendrez à utiliser ce langage et ses différentes bibliothèques de Data Science, notamment matplotlib pour la DataViz. Cet outil est au programme du module ” visualisation de données ” pour nos formations Data Analyst, Data Scientist et Data Management.

Toutes nos formations proposent une approche Blended Learning, alliant plateforme en ligne coachée et masterclass en présentiel. Elles peuvent être effectuées en Formation Continue ou en BootCamp intensif en seulement quelques semaines.

À l’issue de ces parcours, les apprenants reçoivent un diplôme certifié par l’Université de la Sorbonne et peuvent rapidement s’insérer sur le marché du travail. Plus de 90% des diplômés décrochent un emploi après leur formation.

Ainsi, DataScientest est le meilleur moyen d’apprendre à maîtriser matplotlib, Python et les différentes ressources de science des données. N’attendez plus et découvrez nos formations dès à présent.

Vous savez tout sur Matplotlib. Pour connaitre les 4 choses à savoir faire sur Matplotlib, découvrez notre article sur le sujet