Description
COURS EN BREF


Concis et concis, car j'apprécie votre temps et je n'ai pas le luxe de vous raconter mon histoire.
Facile à comprendre et adapté à un large public, puisqu'il ne nécessite qu'une connaissance de base de Python et ne requiert qu'une connaissance de base de Python.
DITES-M'EN PLUS.....

Après avoir terminé ce cours, vous maîtriserez Matplotlib sur un niveau d'intuition et vous vous sentirez à l'aise pour visualiser et personnaliser les graphiques Matplotlib, Seaborn et Pandas de n'importe quelle complexité :

Comment fonctionne Matplotlib ?
Comment créer des cartes simples ou scientifiques avec Matplotlib, Pandas et Seaborn.
Comment personnaliser les graphiques de toutes les complexités avec facilité.
Pour atteindre les objectifs, j'ai divisé ce cours en plusieurs sections :
Matplotlib Anatomie

Comme son nom l'indique, vous apprendrez dans cette section comment fonctionne Matplotlib et comment une variété de graphiques sont générés.

Il vous donne une solide compréhension et beaucoup d'aha-moments quand il s'agit de créer et / ou de personnaliser des graphiques que vous n'avez pas encore traités.

Créer des graphiques 2D

Dans cette section, vous allez générer une pléthore de graphiques en utilisant Matplotlib OOP, et Pandas et les mélanger ensemble pour atteindre une efficacité maximale et un contrôle granulaire sur les graphiques.

Graphiques statistiques des axes

Ici, nous apprendrons comment faire des graphiques statistiques tels que la corrélation automatique, les diagrammes de Boxplot, les diagrammes de violon et les diagrammes KDE avec Matplotlib OOP et Pandas.

Seaborn

Seaborn, une interface de haut niveau avec Matplotlib permet de créer des tracés statistiques avec facilité et charme, c'est une bibliothèque incontournable pour l'exploration de données et très facile à apprendre, et dans cette section, nous allons créer des tracés de régression, des diagrammes de comptage, des diagrammes à barres, des diagrammes de facteurs, des diagrammes de jointures, des diagrammes de boxplots, des diagrammes de violon et plus encore.

Sommaire du cours et exercices

Cette section a un double objectif.

D'une part, il s'agit d'un bon résumé du cours et vous fournit des exercices pour tester vos connaissances et ensuite fournir des solutions de comparaison.

Deuxièmement, si vous êtes à court de temps, vous pouvez commencer ici et ensuite passer à d'autres sections si vous recherchez une couverture plus granulaire du sujet ou si vous avez plus de temps disponible.

TOOLS USED


Jupyter Notebook (IDE)
Matplotlib 2.x
Seaborn 0.8.1 ou plus haut de 0.8.1 ou plus haut de 0.8.1 ou plus haut de 0.8.1 ou plus haut de 0.8.1 ou plus haut de 0.8.1 ou plus haut de 0.8.1 ou plus haut de 0.8.1 ou plus haut de 0.8.1 ou plus haut de 0.8.1 ou plus haut de 0.1 ou plus haut de 0.8.2.2.2.2.2.2.2.2.2.2.2.2.2.2.2.2.2.2.2.2.2.2.2.2.2.2.2.2.2.2.2.2.2.2.2.2.2.2.2.2.2.2.3.3.2.3.3.3.
Pandas 0,22 ou plus

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