lire le livre Bien démarrer avec MatplotLib 3.0: Visualisation de données en Python

Bien démarrer avec Matplotlib 3.0La librairie Matplotlib est une librairie incontournable en Python pour l'analyse de données. Cette librairie créée en 2003 en est actuellement à sa version 3. La grande richesse de cette librairie en fait aussi sa faiblesse car devant les multiples possibilités qu'elle offre, le novice se trouve souvent démuni et les nombreux sites proposent généralement plusieurs manières d'obtenir un graphique sans que l'on comprenne toujours dans le détail le code fourni. Cela crée un sentiment de confusion auquel ce livre souhaite répondre.Il constitue une introduction à l'emploi de la librairie MatplotLib en se basant sur l'API objet de celle-ci. L'objectif pédagogique de l'ouvrage est de mettrele pied à l'étrier d'un novice afin qu'il puisse se bâtir une compréhension solide de l'usage du framework. A la fin de l'ouvrage, le lecteur possède une solide compréhension de l'API objet de MatplotLib lui permettant de réaliser la plupart des visualisations de données courantes.Au travers des cas d'usages, le lecteur apprend à:Structurer un programme générique de visualisation avec Matplotlib afin de se construire un modèle clair de programmationProduire différents graphiques pour l'étude d'une courbe mathématiques comme on peut en avoir au collège ou au lycéeConstruire un repère centré, définir les graduations, annoter un élément de graphique ou afficher une légendePrésenter une analyse de notes d'une classe afin de visualiser les forces et faiblesses de chaque élèveAnalyser un jeu de données statistiques et le visualiser à l'aide de plusieurs graphiques standards (histogramme, boîtes à moustaches, etc.).Analyser une courbe tri-dimensionnelleVisualiser les aires de décision d'une classification obtenu par apprentissage machineChaque usage permet au lecteur de découvrir une autre fonctionnalité de Matplotlib 3.0. Le dernier chapitre propose une modélisation UML de synthèse de l'API objetmise en oeuvre dans cet ouvrage. Complétée de tableaux rappelant les différentes méthodes et leur signature, il constitue un index de l'ensemble des méthodesà connaître pour manipuler facilement Matplotlib.Chaque étape donne lieu à un programme complet qui est donné entièrement afin de pouvoir le récupérer facilement dans un éditeur de code et l'exécuter.