Les histogrammes sont l’un des outils les plus puissants pour explorer la distribution des données. Dans cet article, nous allons explorer comment créer des histogrammes efficacement en utilisant Python avec la bibliothèque Matplotlib.

💡 La visualisation de données est une étape essentielle dans l’analyse de données.

Qu’est-ce qu’un Histogramme ?

Un histogramme est un type de diagramme qui représente la distribution des données en divisant l’ensemble des valeurs en plusieurs intervalles et en affichant combien de fois une valeur tombe dans chaque intervalle. Cela permet de visualiser rapidement la répartition et la tendance centrale des données.

Préparation de l’environnement

Avant de commencer, assurez-vous d’avoir la bibliothèque Matplotlib installée. Si ce n’est pas le cas, vous pouvez l’installer via pip :

pip install matplotlib

Création d’un Histogramme en Python

Commençons par importer les modules nécessaires :

import matplotlib.pyplot as plt

Ensuite, préparez vos données :

data = [1, 2, 3, 4, 1, 2, 2, 3, 3, 3, 4, 4, 4, 4]

Utilisez la fonction plt.hist() pour créer l’histogramme :

plt.hist(data, bins=4, edgecolor='black')

Personnalisation de l’Histogramme

Vous pouvez personnaliser votre histogramme en ajoutant des titres, des étiquettes d’axes, en choisissant des couleurs et en ajustant le nombre d’intervalles :

plt.title('Histogramme des données')
plt.xlabel('Valeurs')
plt.ylabel('Fréquence')

Affichage de l’histogramme

Enfin, affichez votre histogramme avec plt.show() :

plt.show()

Exemple pratique 😉

Pour créer des histogrammes avec Matplotlib en Python, voici un exemple étape par étape. Cet exemple montre comment créer un histogramme simple des données générées aléatoirement.

1. Importer les bibliothèques nécessaires: Commencez par importer Matplotlib pour la visualisation et NumPy pour générer des données aléatoires.
2. Générer des données: Utilisez NumPy pour créer un ensemble de données aléatoires que vous allez visualiser.
3. Créer l’histogramme: Utilisez la fonction hist de Matplotlib pour créer l’histogramme. Vous pouvez ajuster les paramètres comme le nombre de bacs (bins), la couleur, etc.
4. Afficher l’histogramme: Utilisez plt.show() pour afficher l’histogramme.

Voici un exemple de code:

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# Générer des données aléatoires
data = np.random.randn(1000)

# Créer l'histogramme
plt.hist(data, bins=30, alpha=0.5, color='blue', edgecolor='black')

# Ajouter des titres et des étiquettes
plt.title('Histogramme des données aléatoires')
plt.xlabel('Valeur')
plt.ylabel('Fréquence')

# Afficher l'histogramme
plt.show()

Dans cet exemple, np.random.randn(1000) génère 1000 points de données aléatoires suivant une distribution normale. plt.hist(data, bins=30) crée l’histogramme avec 30 bacs. Vous pouvez modifier le nombre de bacs pour changer la granularité de votre histogramme.

Voici trois exemples d’histogrammes générés avec Matplotlib en Python :

1. Exemple 1: Histogramme Simple – Montre la distribution de 1000 points de données générés aléatoirement suivant une distribution normale standard. L’histogramme utilise 30 bacs, avec un remplissage bleu et un contour noir.
2. Exemple 2: Comparaison de Deux Distributions – Compare deux ensembles de données différents. Le premier ensemble est le même que dans l’exemple 1. Le deuxième ensemble contient 1000 points de données générés avec une moyenne de 10 et un écart-type de 5, affichés en rouge. Cet histogramme permet de comparer visuellement les deux distributions.
3. Exemple 3: Histogramme Normalisé – Affiche la densité au lieu de la fréquence, ce qui permet de comparer des distributions qui peuvent avoir des nombres différents d’observations. Les valeurs sont normalisées de sorte que l’aire sous l’histogramme soit égale à 1. Cet histogramme utilise une couleur verte et montre la distribution de l’ensemble de données du premier exemple.