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Comment réaliser des data visualisations avec Matplotlib ?

La Data Visualisation est une composante essentielle de la Data Science. Les techniques de visualisation de données sont employées pour tirer des insights d'un jeu de données, soit dans un but de monitoring soit pour aider la prise de décision. 

En observant les données sous une forme visuelle, les utilisateurs peuvent mieux comprendre les tendances. Il est donc plus facile d'exploiter la data pour la prise de décision.

Pour une majorité de personnes, un visuel est beaucoup plus simple à comprendre qu'un texte. Ainsi, la visualisation est l'outil de communication le plus efficace pour l'analyse et l'interprétation de vastes volumes de données. Elle permet d'identifier les tendances, corrélations, motifs et autres distributions.

Le langage de programmation Python est un outil essentiel de la Data Science, et il existe de nombreuses bibliothèques dédiées à la DataViz. On peut notamment citer Seaborn, Pandas, Plotly et Matplotlib.

Qu'est-ce que Matplotlib ?

Matplotlib est la bibliothèque de « plotting » (traçage) de base pour le langage Python. Il s'agit du package de visualisation Python le plus largement utilisé, pour ses nombreux avantages.

Cette bibliothèque est relativement facile d'utilisation, tout en offrant une large gamme d'outils graphiques. Exceptionnellement rapide pour une grande variété d'opérations, elle permet d'exporter les visuels dans tous les formats populaires dont PDF, SVG, JPG, PNG, BMP et GIF.

Elle permet notamment de créer des graphiques, des histogrammes, des nuages de points, des diagrammes en barre, ou même des boîtes à moustache. Matplotlib permet également de tracer des graphiques 3D.

Ce package occupe un rôle clé dans l'écosystème Python, car il sert de fondation à plusieurs bibliothèques Python. C'est par exemple le cas de Pandas et Seaborn, qui permettent d'accéder aux méthodes Matplotlib avec moins de code.

À l'origine, Matplotlib fut créé par John Hunter en 2002. L'outil fut développé dans le cadre d'une étude de neurobiologie, visant à présenter les données d'électrocorticogramme de patients épileptiques.

Au fil des années, ce toolkit open source pour le langage Python s'est imposé comme la bibliothèque de plotting la plus utilisée. Elle a notamment servi à visualiser les données de l'atterrissage du vaisseau spatial Phoenix en 2008

Quels sont les avantages de Matplotlib ?

La popularité de Matplotlib est liée à plusieurs facteurs. Tout d'abord, il s'agit d'un outil facile à apprendre et à maîtriser pour les débutants. Les personnes ayant déjà manié Matlab ou d'autres outils de traçage graphique auparavant retrouveront très vite leurs marques.

C'est également une bibliothèque gratuite et open source. Elle peut être utilisée dans une large variété de contextes, tels que les scripts Python, les shells Python et iPython, ou Jupyter Notebook. On peut aussi s'en servir sur les services comme Watson Studio et Collab, ou sur les serveurs d'application web comme Flask et Django avec pycharm ou anaconda.

Bien qu'il s'agisse d'une bibliothèque de traçage 2D, plusieurs extensions permettent de produire des visualisations complexes telles que des graphiques en 3D. De nombreux formats sont pris en charge dont png, pdf et pgf. En outre, Matplotlib excelle pour les travaux sur les tableaux de données.

On peut également le comparer avec l'application commerciale MATLAB, car il offre aux utilisateurs un contrôle complet sur les attributs d'axes, polices, lignes, couleurs, et styles. Combiné avec NumPy, Matplotlib peut être considéré comme une version open source de Matlab.

En résumé, Matplotlib est un excellent outil pour la création de visualisations de données de haute qualité, compatible avec de nombreux packages et bibliothèques tiers. Il s'agit d'une référence dans le domaine de la DataViz.

Comment installer Matplotlib ?

Matplotlib et ses packages de dépendance sont disponibles sous la forme de fichiers wheel packages (WHL) sur les dépôts de package Python standards. Ils peuvent être installés très facilement sur Windows, Linux ou macOS à l'aide du gestionnaire de package pip. Après avoir installé Python sur le système, il suffit d'exécuter la commande « pip3 install matplotlib ».

Si le package Python n'est pas installé pour tous les utilisateurs sur le système, il est nécessaire d'installer Visual C++ 2008 ou Microsoft Visual C++ 2010.

Sur Windows, le package de dépendance peut être installé très facilement depuis n'importe quel navigateur. Sur macOS, il suffit d'exécuter la commande « xcode-select -install ».

Il est possible d'utiliser Matplotlib et ses fonctionnalités en Python en l'important dans n'importe quel environnement, tel qu'un notebook Jupyter ou une session Google Collab.

L'API pyplot

Pyplot est une interface « state-based » pour Matplotlib. C'est une collection de fonctions permettant à matplotlib de fonctionner comme MATLAB. Chaque fonction pyplot apporte des changements au visuel.

La fonction « matplotlib.pyplot.figure() » permet de créer une figure, tandis que la fonction « matplotlib.pyplot.plot() » sert à créer une zone de traçage pour la figure.

On peut aussi utiliser cette API pour tracer des lignes dans la zone de traçage, et pour agrémenter le visuel avec des étiquettes ou des annotations. Cette API pyplot s'importe en Python avec le code « import matplotlib.pyplot as plt ».

Les principaux types de graphiques

Matplotlib permet de créer une grande variété de visualisations, telles que des graphiques et diagrammes. Voici un tour d'horizon des plus utilisés.

Le graphique en barre permet de présenter la distribution de données entre plusieurs groupes. Il aide à comparer de multiples valeurs numériques, en présentant les données avec des longueurs et des hauteurs proportionnelles à leurs valeurs.

Un histogramme est utilisé pour comprendre la distribution d'une variable numérique continue. Il permet de prendre une série de données et de la diviser en un certain nombre de bacs. Les points de données de fréquence sont ensuite tracés dans chaque bac. Ce type de visuel est utile pour compter les variables, ou la distribution entre deux entités de variables.

Un diagramme circulaire est divisé en parts, illustrant les proportions numériques. Chaque part de cette tarte représente la proportion de parts d'un ensemble. On l'utilise notamment pour visualiser les parts de marché d'une entreprise.

Le graphique linéaire permet de représenter les séries temporelles, afin de comprendre une tendance au fil du temps. On l'utilise principalement pour les modèles de prédiction ou de surveillance, par exemple pour l'analyse financière ou la prédiction météo.

La boîte à moustaches offre une synthèse des données, et permet de mieux comprendre la distribution. On l'utilise notamment quand l'usage des informations statistiques générales sur la distribution des données est requis. Ce visuel peut notamment permettre de détecter les données erronées.

Un nuage de points permet de représenter les valeurs de deux variables numériques différentes. Il aide à identifier la relation entre les données et chaque variable, ou à détecter les anomalies. On l'utilise notamment pour la régression dans le machine learning.

Vous êtes désormais incollable sur Matplotlib : l'un des outils les plus utilisés pour la Data Visualisation. Apprendre à manier cette bibliothèque Python vous sera d'un précieux secours pour tout projet de data science !

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