Les essentiels à savoir sur la bibliothèque Matplotlib de Python

De plus en plus d’applications de programmation utilisant Python impliquent de grandes quantités de données. La visualisation de ces données est un élément essentiel pour comprendre ce que disent les données, comme le confirmeront les data scientists et tous ceux qui travaillent avec des données. L’affichage visuel des données est important pour ceux qui étudient les données.

Il existe plusieurs modules tiers dans Python que vous pouvez utiliser pour visualiser les données. L’un des plus importants d’entre eux est Matplotlib. Il existe également des bibliothèques plus récentes qui sont très populaires dans des applications spécifiques. Cependant, Matplotlib reste la bibliothèque de visualisation de données la plus largement utilisée dans Python.

Qu’est-ce que Matplotlib ?

Matplotlib est une bibliothèque multiplateforme de visualisation de données et de traçage graphique pour Python. En tant que tel, il offre une alternative open source viable à MATLAB. Les développeurs peuvent également utiliser les API de Matplotlib pour intégrer des tracés dans des applications GUI.

Voici ce qu’il y a à savoir sur cet outil :

Un script Python Matplotlib est structuré de sorte que quelques lignes de code suffisent dans la plupart des cas pour générer un graphique de données visuel. La couche de script Matplotlib recouvre deux API : l’API pyplot et une collection d’objets API OO (orientés objet). L’API pyplot possède une interface pratique de style MATLAB. En fait, Matplotlib a été initialement décrit comme une alternative open source pour MATLAB. L’API OO et son interface sont plus personnalisables et puissantes que pyplot, mais considérées comme plus difficiles à utiliser. Par conséquent, l’interface pyplot est plus couramment utilisée.

Pourquoi utiliser Matplotlib ?

Nous vivons dans un monde visuel, où les images parlent plus que les mots. La visualisation des données est extrêmement importante dans tous les domaines, en particulier en ce qui concerne la Data Science. Il est plus facile pour le cerveau humain de comprendre et de mémoriser des images que des chiffres et des mots. La visualisation permet également de détecter sans effort les tendances, les modèles et les relations dans les groupes de données. Il existe un certain nombre de bibliothèques de visualisation de haute qualité pour Python. Cependant, Matplotlib est l’outil le plus populaire qui se concentre sur la génération de graphiques statiques 2D et 3D, ainsi que de visualisations animées et interactives.

Si vous connaissez MATLAB, vous remarquerez que Matplotlib possède une interface similaire à cet outil pour le traçage et la visualisation. Certains des nombreux avantages de la bibliothèque Matplotlib comprennent sa facilité d’utilisation. Matplotlib est aussi extrêmement puissant, car il permet aux utilisateurs de créer de nombreux et divers types de graphiques. Il peut être utilisé dans diverses interfaces utilisateur telles que les shells IPhyton, les scripts Python, les blocs-notes Jupyter, ainsi que les applications Web et les kits d’outils GUI. Il prend également en charge les étiquettes et les textes au format LaTeX.

Matplotlib a un grand contrôle sur tous les aspects d’une figure ou d’une intrigue. Il prend en charge une sortie de haute qualité dans divers formats, notamment PDF, SVG et PNG. L’une des fonctionnalités clés de Matplotlib est la possibilité d’utiliser une approche programmatique dans laquelle des graphiques sont créés en écrivant du code.