Formation Matplotlib

Programme de notre formation Matplotlib

Introduction à Matplotlib

• Présentation de la librairie
• Installation (via pip)
• Structure de base de matplotlib (pyplot)

Création de graphiques simples

• Création de graphiques avec plt.plot()
• Ajouter des titres et des légendes (plt.title(), plt.xlabel(), plt.ylabel(), plt.legend())
• Affichage et sauvegarde d’un graphique (plt.show(), plt.savefig())

Personnalisation des graphiques

• Modification des couleurs, des lignes et des styles (color, linestyle, marker)
• Gestion des axes (limites, ticks)
• Ajout de textes et d’annotations (plt.text(), plt.annotate())

Types de graphiques

• Lignes : graphiques linéaires simples et multiples
• Barres : graphiques à barres verticales et horizontales (plt.bar(), plt.barh())
• Histograms : graphiques de distribution (plt.hist())
• Scatter Plots : nuages de points (plt.scatter())
• Pie Charts : graphiques en secteurs (plt.pie())
• Autres types (boxplots, heatmaps, etc.)

Subplots et layouts

• Création de graphiques multiples avec plt.subplot() ou plt.subplots()
• Disposition des graphiques sur une grille
• Espacement et ajustement des graphiques

Thèmes et styles

• Application de styles prédéfinis (plt.style.use())
• Création de thèmes personnalisés

Gestion des données

• Importer des données depuis des fichiers (CSV, Excel) avec pandas
• Manipulation et visualisation de données avec pandas et matplotlib

Utilisation avancée de Matplotlib

• Création de figures complexes avec figure et axes
• Graphiques 3D (mpl_toolkits.mplot3d)
• Ajout d’interactivité avec widgets

Intégration avec d’autres librairies

• Utilisation de seaborn pour une visualisation améliorée
• Intégration avec plotly et dash pour des graphiques interactifs