📊 6 Exemples Courants pour Utiliser plt.vlines() en Visualisation de Données
Lorsqu'on travaille avec des séries temporelles, des histogrammes ou des tracés personnalisés en Python, matplotlib.pyplot.vlines() peut s'avérer étonnamment pratique. Cette fonction simple trace des lignes verticales, et lorsqu'elle est utilisée de manière créative, elle peut rendre vos graphiques plus expressifs, lisibles et informatifs.
Dans cet article, nous allons explorer six cas d'utilisation pratiques de plt.vlines() qui vont au-delà de la simple “tracer une ligne”. Chacun est accompagné d’un exemple pour vous aider à l’appliquer dans vos projets de science des données.
1. 🔴 Mettre en évidence des valeurs x spécifiques
Vous souhaiterez peut-être mettre en valeur une valeur précise sur l’axe x — comme un seuil, un point de décision ou une étape importante.
plt.vlines(x=5, ymin=-1, ymax=1, color='red', linestyle='--')
C’est parfait pour marquer des éléments comme un score limite d’un modèle ou un moment clé.
2. 🟠 Annoter des événements sur une série temporelle
Les données de séries temporelles comportent souvent des événements importants (par exemple, pics, coupures ou changements) qui méritent une attention particulière.
event_times = [10, 20, 35]
plt.vlines(event_times, ymin=min(data), ymax=max(data), color='orange', linestyle='--')
Cela aide les spectateurs à reconnaître immédiatement quand les moments clés se sont produits.
3. 🔵 Tracer manuellement des diagrammes en tiges
Les diagrammes en tiges visualisent des valeurs individuelles avec des lignes verticales à partir d’une base. Vous pouvez recréer cet aspect avec vlines.
plt.vlines(x, 0, y, colors='blue')
plt.plot(x, y, 'o')
Utilisé pour visualiser des signaux discrets ou des données numériques brutes.
4. ⚪ Grille verticales personnalisées
Vous avez besoin de lignes de grille uniquement à certains x-values précis ? vlines vous donne cette précision.
positions_grille = [2, 4, 6, 8]
plt.vlines(positions_grille, ymin=-1.2, ymax=1.2, linestyle='dotted')
Idéal lorsque votre axe x n’est pas uniformément espacé ou quand les ticks automatiques ne conviennent pas.
5. 🟣 Mettre en surbrillance des régions avec des lignes répétées
Divisez votre graphique en régions visuelles pour représenter différentes fenêtres temporelles ou segments.
for x in range(0, 100, 10):
plt.vlines(x, ymin=-1, ymax=1, color='lightgray')
Parfait pour illustrer des cycles économiques, des phases expérimentales, etc.
6. 🟢 Visualiser des marqueurs statistiques sur un histogramme
Vous pouvez ajouter des lignes pour la médiane, les quartiles ou tout autre point de référence statistique.
plt.vlines([q1, median, q3], ymin=0, ymax=30, linestyles='dashed')
Cela rend les histogrammes beaucoup plus informatifs, notamment dans des rapports ou tableaux de bord.
🔚 Conclusion
plt.vlines() n’est pas juste un moyen de tracer une ligne — c’est un outil polyvalent qui peut améliorer la clarté et la narration dans vos tracés. Que vous analysiez des séries temporelles, que vous mettiez en évidence des seuils ou que vous visualisiez des distributions, les lignes verticales vous offrent contrôle et flexibilité.
Essayez d’ajouter des vlines à votre prochain graphique et voyez à quel point vos tracés seront plus lisibles.