Durée: 12 mois
Rubrique: Analyste des Risques
La visualisation des données est un aspect crucial de l'analyse financière. Elle permet de représenter graphiquement les données, facilitant l'interprétation et la communication des résultats. Dans cette section, nous explorerons deux bibliothèques Python populaires pour la visualisation des données : Matplotlib et Seaborn.
Matplotlib est l'une des bibliothèques de visualisation les plus utilisées en Python. Elle offre une flexibilité énorme pour personnaliser les graphiques selon vos besoins.
Exemple de code simple avec Matplotlib : ```python import matplotlib.pyplot as plt
x = [1, 2, 3, 4, 5] y = [10, 20, 25, 30, 35]
plt.plot(x, y) plt.title('Exemple de graphique avec Matplotlib') plt.xlabel('xaxis') plt.ylabel('yaxis') plt.show() ```
Seaborn est une bibliothèque basée sur Matplotlib et est souvent utilisée pour créer des visualisations statistiques plus complexes. Elle offre des thèmes par défaut attrayants et une intégration facile avec les structures de données de pandas.
Exemple de code simple avec Seaborn : ```python import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt
data = sns.loaddataset("tips")
sns.lmplot(x="totalbill", y="tip", data=data) plt.title('Exemple de graphique avec Seaborn') plt.show() ```
La maîtrise de Matplotlib et Seaborn vous permettra de produire des visualisations de données efficaces et attrayantes pour l'analyse financière. Que vous ayez besoin de créer des graphiques simples pour explorer vos données ou des visualisations statistiques complexes pour des rapports avancés, ces bibliothèques sont des outils indispensables dans votre arsenal de data analyst.
Matplotlib, Seaborn, visualisation des données, graphiques statistiques, Python