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Qu’est-ce que Matplotlib ?
Matplotlib est une bibliothèque de visualisation de données en Python. Elle permet de créer des graphiques et des diagrammes en 2D.
Elle est utilisée dans l’analyse de données, la science, la finance et l’enseignement. Elle facilite la compréhension de données complexes.
À quoi sert Matplotlib ?
Matplotlib sert à représenter visuellement des données sous forme de graphiques. Cela permet d’identifier des tendances ou des anomalies.
Les scientifiques l’utilisent pour analyser des résultats d’expériences. Les ingénieurs l’utilisent pour surveiller des systèmes en temps réel.
Les analystes de données l’exploitent pour présenter des rapports ou appuyer des hypothèses à partir de chiffres.
Dans un cadre éducatif, elle aide à expliquer des statistiques avec des visuels simples.
Comment fonctionne Matplotlib ?
Matplotlib se base sur l’interface de traçage pyplot. Pyplot fonctionne comme un module avec des fonctions simples pour tracer différents graphiques.
L’utilisateur écrit des lignes de code pour définir les données, choisir le type de graphique, et ajouter des titres ou des légendes.
La bibliothèque utilise un concept de figure qui contient un ou plusieurs axes. Chaque axe peut contenir des séries de données.
Matplotlib peut exporter les graphiques en fichiers image (PNG, SVG, PDF) ou les afficher à l’écran.
Différences avec des notions proches
Matplotlib est souvent comparée à d'autres bibliothèques Python comme Seaborn ou Plotly.
Seaborn est construite sur Matplotlib. Elle propose des visuels plus avancés avec moins de code.
Plotly permet des graphiques interactifs et est adapté aux tableaux de bord. Elle est plus orientée web.
Matplotlib reste plus basique, mais plus souple et mieux adaptée aux besoins précis.
Exemples ou cas d’usage concrets
Une entreprise peut utiliser Matplotlib pour visualiser l’évolution mensuelle de ses ventes ou de ses coûts.
Un recruteur technique peut l’utiliser pour tester les compétences en analyse de données d’un candidat en Python.
Une direction RH peut suivre l’évolution du nombre d’employés ou du taux de turnover par trimestre.
Un étudiant en reconversion peut apprendre à créer des graphiques linéaires, des histogrammes ou des camemberts depuis des fichiers CSV.
Un data scientist peut produire des courbes pour visualiser la performance de modèles prédictifs.