graphique à barres matplotlib
Si vous êtes un scientifique des données, alors vous devez parfois gérer le Big Data. Dans ce Big Data, vous traitez les données, analysez les données, puis générez le rapport à ce sujet. Pour générer le rapport à ce sujet, vous devez avoir besoin d'une image claire des données, et ici les graphiques entrent en place.
Dans cet article, nous allons expliquer comment utiliser le Matplotlib Bar Chat in Python.
Nous pouvons utiliser les données catégorielles pour représenter le graphique à barres à Python. Le graphique à barres peut être horizontal ou vertical, ce qui dépend de votre façon de conception. Les hauteurs des graphiques à barres dépendent des points de données de l'ensemble de données car les points de données sont directement proportionnés à la hauteur ou à la longueur du graphique à barres.
Étapes pour créer un graphique à barres dans Python:
Étape 1. Installez la bibliothèque requise.
Nous devons d'abord installer la bibliothèque Matplotlib à Python. Donc, pour cela, nous devons exécuter la commande suivante dans le terminal:
PIP installe MatplotlibÉtape 2: Maintenant, la prochaine étape consiste à collecter l'ensemble de données. Pour le mannequin, je viens de créer un petit ensemble de données pour montrer le graphique à barres. Cet ensemble de données est juste un mannequin et non la valeur réelle réelle.
| Pays | PIB par habitant |
| Singapour | 55000 |
| Canada | 52000 |
| Etats-Unis | 62000 |
| Qatar | 69000 |
| Arabie Saoudite | 57000 |
Étape 3: L'ensemble de données ci-dessus, nous devons lire dans Python pour l'utiliser. Mais pour la démo, je crée directement une liste de l'ensemble de données ci-dessus. Mais dans le codage, nous devons lire cet ensemble de données de la bibliothèque comme Pandas, Read_CSV, etc.
Pays = [«Singapour», «Canada», «USA», «Qatar», «Arabie saoudite»]GDP_PERCAPITA = [55000,52000,62000,69000,57000]
Étape 4: Maintenant, nous allons tracer le graphique à barres. Pour cela, nous devons saisir les détails de l'axe X et de l'axe Y comme indiqué ci-dessous. Ce qui est ci-dessous n'est qu'un modèle ou un plan pour créer un graphique à barres en Python en utilisant le package Matplotlib.
importmatplotlib.pyplotaspltPLT.bar (axe x, axe y)
PLT.Titre («Nom du titre du graphique du bar»)
PLT.XLabel («Nom de l'axe X»)
PLT.YLABEL («Nom de l'axe Y»)
PLT.montrer()
Ligne 3: Nous devons passer deux ensembles de données dans le PLT.Méthode BAR (). La méthode bar () a également d'autres paramètres que nous pouvons utiliser pour personnaliser le graphique. Mais actuellement, nous nous concentrons sur la méthode par défaut.
Ligne 4: Ce PLT.Le titre est utilisé pour afficher le titre du graphique.
Ligne 5: PLT.XLabel est utilisé pour afficher le nom de l'étiquette sur l'axe X.
Ligne 6: PLT.YLABEL est utilisé pour afficher le nom de l'étiquette sur l'axe Y.
Ligne 7: Cela montrera le graphique à barres à l'écran avec tous les paramètres ci-dessus.
Exemple 1: graphique à barres avec paramètres par défaut
Les étapes complètes complètes ensemble ressembleront ci-dessous à Python:
# Demo_country_gdp_percapita.pyimportmatplotlib.pyplotasplt
Pays = [«Singapour», «Canada», «USA», «Qatar», «Arabie saoudite»]
GDP_PERCAPITA = [55000,52000,62000,69000,57000]
PLT.Bar (pays, GDP_PERCAPITA)
PLT.Titre ('Demo Bar Chart')
PLT.xlabel («pays»)
PLT.ylabel ('gdp_percapita')
PLT.montrer()
Sortir: Demo_country_gdp_percapita.py
Ligne 1 à 5: Nous importons le matplotlib.package pypllot. Nous avons également créé deux listes (Country, GDP_PERCAPITA) pour l'axe X et l'axe Y.
Ligne 7: Nous passons ces deux listes comme paramètres dans le PLT.Méthode BAR ().
Ligne 8 à 11: Nous définissons les noms d'étiquette de l'axe X et de l'axe y. Nous avons également défini le nom du titre du graphique à barres et, enfin, nous tracons le graphique qui montre dans ce qui précède.
La méthode ci-dessus est la méthode par défaut, et nous passons simplement notre axe x et notre axe Y. Mais nous pouvons également colorer notre graphique et notre format. C'est tout ce que nous allons voir.
Exemple 2: graphiques à barres avec largeur personnalisée de la barre rectangulaire
Nous pouvons également changer la largeur du graphique à barres. La largeur du graphique à barre par défaut est 0.8, mais si nous avons besoin de moins de largeur de la barre rectangulaire, nous pouvons diminuer la valeur de largeur. Et la même chose, nous pouvons augmenter la valeur de 0.8 à plus grand si nous devons augmenter la largeur de la barre. Donc, en cela, nous allons voir ce paramètre de largeur. Nous allons utiliser le même code python que dans l'exemple 1.
# BAR_CHART_WIDTH.py# Importer le matplotlib.package pypllot
importmatplotlib.pyplotasplt
# Création de deux listes pour l'axe X et l'axe Y
Pays = [«Singapour», «Canada», «USA», «Qatar», «Arabie saoudite»]
GDP_PERCAPITA = [55000,52000,62000,69000,57000]
# Passez les deux listes dans la méthode Bar () et ici nous modifions la taille de la largeur
#value de 0.8 (par défaut) à 0.5
PLT.bar (pays, gdp_percapita, largeur = 0.5)
# définir le nom du titre
PLT.Titre («Demo Bar Chart Largeth Taille»)
# Définissez le nom xlable
PLT.xlabel («pays»)
# Définissez le nom de Ylabel
PLT.ylabel ('gdp_percapita')
# dessiner le graphique
PLT.montrer()
Ligne 4 à 8: Nous importons le matplotlib.package pypllot. Nous avons également créé deux listes (Country, GDP_PERCAPITA) pour l'axe X et l'axe Y.
Ligne 11: Nous passons ces deux listes comme paramètres dans le PLT.Méthode BAR (). Nous définissons également la largeur = 0.5. Cette valeur modifie la valeur de largeur par défaut, qui est 0.8.
Ligne 14 à 23: Nous définissons les noms d'étiquette de l'axe X et de l'axe y. Nous avons également défini le nom du titre du graphique à barres et, enfin, nous tracons le graphique qui montre ci-dessous. La taille de la largeur du graphique à barre ci-dessous est désormais diminuée.
Sortir: BAR_CHART_WIDTH.py
Le graphique à barres ci-dessous est la sortie. Nous pouvons voir que maintenant la taille de la largeur du graphique à barre est plus mince que la sortie du graphique à barres Exemple_1.
Exemple 3: Modifiez la couleur du graphique à barres
Nous pouvons également changer la couleur du graphique à barres. Pour cela, nous devons passer n'importe quel nom de couleur avec le mot-clé color = colore_name dans la méthode barre (), comme indiqué ci-dessous. Cela modifiera la couleur du graphique à barres de la couleur par défaut au nom de couleur passée.
# bar_chart_change_color_1.py# Importer le matplotlib.package pypllot
importmatplotlib.pyplotasplt
# Création de deux listes pour l'axe X et l'axe Y
Pays = [«Singapour», «Canada», «USA», «Qatar», «Arabie saoudite»]
GDP_PERCAPITA = [55000,52000,62000,69000,57000]
# Passez les deux listes dans la méthode Bar (), et ici nous changeons la largeur
# Valeur de taille de 0.8 (par défaut) à 0.5 et la couleur = vert
PLT.bar (pays, gdp_percapita, largeur = 0.5, color = 'vert')
# définir le nom du titre
PLT.Titre ('Demo Bar Change the Color')
# Définissez le nom xlable
PLT.xlabel («pays»)
# Définissez le nom de Ylabel
PLT.ylabel ('gdp_percapita')
# dessiner le graphique
PLT.montrer()
Ligne 4 à 8: Nous importons le matplotlib.package pypllot. Nous avons également créé deux listes (Country, GDP_PERCAPITA) pour l'axe X et l'axe Y.
Ligne 13: Nous passons ces deux listes comme paramètres dans le PLT.Méthode BAR (). Nous définissons également la largeur = 0.5. Cette valeur modifie la valeur de largeur par défaut, qui est 0.8. Nous avons passé une couleur de paramètre de plus. Ce paramètre de couleur nous aide à modifier la couleur du graphique du graphique à barres.
Ligne 16 à 25: Nous définissons les noms d'étiquette de l'axe X et de l'axe y. Nous avons également défini le nom du titre du graphique à barres et, enfin, nous tracons le graphique qui montre ci-dessous. La couleur ci-dessous du graphique à barres est maintenant modifiée.
Sortir: bar_chart_change_color_1.py
Le graphique à barres ci-dessous est la sortie. Nous pouvons voir que maintenant la couleur du graphique à barres est changée en vert, que nous avons réussi. Ainsi, vous pouvez transmettre n'importe quelle couleur, et la méthode Bar () affichera le graphique avec la même couleur que vous avez passé.
Exemple 4: Modifiez la couleur de chaque graphique à barres
Nous pouvons également modifier la couleur de chaque graphique à barres rectangulaire. Nous devons faire une liste de couleurs que nous voulons appliquer, puis transmettre cette liste à la méthode BAR () avec d'autres paramètres comme le code ci-dessous.
# bar_chart_change_color_2.py# Importer le matplotlib.package pypllot
importmatplotlib.pyplotasplt
# Création de deux listes pour l'axe X et l'axe Y
Pays = [«Singapour», «Canada», «USA», «Qatar», «Arabie saoudite»]
GDP_PERCAPITA = [55000,52000,62000,69000,57000]
Couleurs = [«violet», «or», «rouge», «vert», «bleu»]
# Passez les deux listes dans la méthode Bar () et ici nous changeons la largeur
# Valeur de taille de 0.8 (par défaut) à 0.5
PLT.bar (pays, gdp_percapita, largeur = 0.5, couleur = couleurs)
# définir le nom du titre
PLT.Titre ('Demo Bar Change Change Color de chaque barre rectangle')
# Définissez le nom xlable
PLT.xlabel («pays»)
# Définissez le nom de Ylabel
PLT.ylabel ('gdp_percapita')
# dessiner le graphique
PLT.montrer()
Ligne 4 à 8: Nous importons le matplotlib.package pypllot. Nous avons également créé deux listes (Country, GDP_PERCAPITA) pour l'axe X et l'axe Y.
Ligne 9: Nous avons créé une liste de noms de couleurs différents, et nous le transmettrons dans la méthode Bar () en tant que paramètre.
Ligne 13: Nous passons ces deux listes comme paramètres dans le PLT.Méthode BAR (). Nous définissons également la largeur = 0.5. Cette valeur modifie la valeur de largeur par défaut, qui est 0.8. Nous avons passé une couleur de paramètre de plus. Ce paramètre de couleur nous aide à modifier la couleur de chaque graphique à barres.
Ligne 16 à 25: Nous définissons les noms d'étiquette de l'axe X et de l'axe y. Nous avons également défini le nom du titre du graphique à barres et, enfin, nous tracons le graphique qui montre ci-dessous. La taille de la largeur du graphique à barre ci-dessous est désormais diminuée.
Sortir: bar_chart_change_color_2.py
Le graphique à barres ci-dessous est la sortie. La couleur du graphique à barres est changée en différentes couleurs, pas en une seule couleur selon les valeurs de la liste des couleurs.
Exemple 5: graphique des graphiques à barres dans l'ordre trié
Nous pouvons également afficher le graphique du graphique à barres dans l'ordre trié. Pour cela, nous devons trier les données avant de passer à la méthode BAR () comme indiqué ci-dessous:
# bar_chart_sorted_order.py# Importer le matplotlib.package pypllot
importmatplotlib.pyplotasplt
# Création de deux listes pour l'axe X et l'axe Y
Pays = [«Singapour», «Canada», «USA», «Qatar», «Arabie saoudite»]
GDP_PERCAPITA = [55000,52000,62000,69000,57000]
Couleurs = [«violet», «or», «rouge», «vert», «bleu»]
# Trier les listes
GDP_SORDED = TROED (GDP_PERCAPITA)
Country_ordered = [x pour _, x insorté (zip (gdp_percapita, country))]]
print ("country_ordered", country_ordered)
# Passez les deux listes dans la méthode Bar (), et ici nous changeons la largeur
# Valeur de taille de 0.8 (par défaut) à 0.5
PLT.bar (country_ordered, gdp_sorted, largeur = 0.5, couleur = couleurs)
# définir le nom du titre
PLT.Titre ('Demo Bar Chart trié Ordre')
# Définissez le nom xlable
PLT.xlabel («pays»)
# Définissez le nom de Ylabel
PLT.ylabel ('gdp_percapita')
# dessiner le graphique
PLT.montrer()
Ligne 4 à 8: Nous importons le matplotlib.package pypllot. Nous avons également créé deux listes (Country, GDP_PERCAPITA) pour l'axe X et l'axe Y.
Ligne 9: Nous avons créé une liste de noms de couleurs différents, et nous la transmettrons dans le paramètre de la méthode BAR ().
Ligne 12 à 15: Nous trierons d'abord les valeurs du PIB du pays, puis nous trie le nom du pays en fonction de leur valeur du PIB à l'aide de la méthode zip (). Et puis, nous imprimons la variable Country_ORDED pour confirmation, et nous obtenons le nom du pays dans une commande triée comme indiqué ci-dessous:
Country_Ordered [«Canada», «Singapour», «Arabie saoudite», «États-Unis», «Qatar»]Donc, maintenant nous avons les deux valeurs dans l'ordre trié. Nous allons donc passer ces listes triées comme paramètres à la méthode BAR ().
Ligne 20: Nous passons ces deux listes triées comme paramètres dans le PLT.Méthode BAR (). Nous définissons également la largeur = 0.5. Cette valeur modifie la valeur de largeur par défaut, qui est 0.8. Nous avons passé une couleur de paramètre de plus. Ce paramètre de couleur nous aide à modifier la couleur de chaque graphique à barres.
Ligne 23 à 32: Nous définissons les noms d'étiquette de l'axe X et de l'axe y. Nous avons également défini le nom du titre du graphique à barres et, enfin, nous tracons le graphique qui montre ci-dessous. La taille de la largeur du graphique à barre ci-dessous est désormais diminuée.
Sortir: bar_chart_sorted_order.py
Le graphique à barres ci-dessous est la sortie. Nous pouvons voir que maintenant le graphique à barres est en ordre trié.
Exemple 6: Graphique à barres avec des lignes de grille
Nous pouvons également ajouter les lignes de grille dans le graphique à barres à l'aide de la fonction Grid (). Cette fonction de ligne de grille accepte également différents paramètres comme la couleur, la largeur de ligne, le style de vie, etc. Nous allons donc implémenter le même code avec la fonction Grid ().
# bar_chart_with_grid.py# Importer le matplotlib.package pypllot
importmatplotlib.pyplotasplt
# Création de deux listes pour l'axe X et l'axe Y
Pays = [«Singapour», «Canada», «USA», «Qatar», «Arabie saoudite»]
GDP_PERCAPITA = [55000,52000,62000,69000,57000]
Couleurs = [«violet», «or», «rouge», «vert», «bleu»]
# Passez les deux listes dans la méthode Bar () et ici nous changeons la largeur
# Valeur de taille de 0.8 (par défaut) à 0.5
PLT.bar (pays, gdp_percapita, largeur = 0.5, couleur = couleurs)
PLT.grid (color = '# 9545ab', linestyle = '-', linewidth = 2, axe = 'y', alpha = 0.7)
# définir le nom du titre
PLT.Titre ('Demo Bar Chart with Grid')
# Définissez le nom xlable
PLT.xlabel («pays»)
# Définissez le nom de Ylabel
PLT.ylabel ('gdp_percapita')
# dessiner le graphique
PLT.montrer()
Le code ci-dessus est similaire à l'exemple non. 4. Le seul changement est dans le code python ci-dessus est à la ligne numéro 14. Dans la ligne 14, nous avons ajouté une fonction Grid (), et à l'intérieur de cela, nous passons différents paramètres de ligne.
Et lorsque nous exécutons le code ci-dessus, nous obtenons la sortie comme ci-dessous:
Exemple 7: graphique à barres horizontal
Nous pouvons également afficher horizontalement le graphique à barres. Pour cela, nous devons utiliser PLT.barh au lieu de PLT.bar
# horizontal_demo.py# Importer le package requis
importmatplotlib.pyplotasplt
# Création de deux listes factices pour l'axe X et l'axe Y
Pays = [«Singapour», «Canada», «USA», «Qatar», «Arabie saoudite»]
GDP_PERCAPITA = [55000,52000,62000,69000,57000]
# Nous utilisons ici la méthode Barh () (horizontal) pas la méthode BAR ()
PLT.Barh (pays, GDP_PERCAPITA)
# définir le titre du graphique à barres
PLT.Titre («Demo Horizontal Bar Chart»)
# Définissez le Xlable et Ylabel du graphique à barres
PLT.xlabel («pays»)
PLT.ylabel ('gdp_percapita')
# Affichez enfin le graphique
PLT.montrer()
Ligne 11: Nous utilisons le PLT.Méthode Barh () pour l'horizontal.
La sortie ci-dessous montre le code ci-dessus.
Sortir: horizontal_demo.py
Conclusion: Cet article a montré comment créer le graphique à barres à partir du matplotlib.pypllot. Nous avons également vu différents paramètres que nous pouvons utiliser dans la fonction BAR (). Ces paramètres peuvent rendre notre graphique très professionnel, comme changer la couleur, la largeur de la barre, l'affichage horizontal ou vertical, etc. Dans le prochain article, nous explorons plus sur Matplotlib.
Le code de cet article est disponible sur le lien GitHub ci-dessous:
https: // github.com / shekharpandey89 / comment d'utiliser-matplotlib-bar-chart