Statistiques

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Le diagramme circulaire

Une fois n’est pas coutume, commençons par le fromage.

from pylab import *

niveaux = ['Seconde', 'Premiere', 'Terminale']
couleurs = ['b', 'r', 'g']
repartition = [125, 210, 170]

pie(repartition, labels=niveaux, colors=couleurs, autopct='%1.1f%%')
axis('equal')

show()

(Source code, png, hires.png, pdf)

On peut rajouter un peu d’ombre.

from pylab import *

niveaux=['Seconde','Premiere','Terminale']
couleurs=['b','r','g']
repartition=[125,210,170]

pie(repartition,labels=niveaux,colors=couleurs,autopct='%1.1f%%',shadow=True)
axis('equal')

show()

(Source code, png, hires.png, pdf)

On peut aussi aerer les parts.

from pylab import *

niveaux = ['Seconde', 'Premiere', 'Terminale']
couleurs = ['b', 'r', 'g']
repartition = [125, 210, 170]
air = [0.1, 0.1, 0.1]                # ajout

pie(repartition, labels=niveaux, colors=couleurs, autopct='%1.1f%%', explode=air)
axis('equal')

show()

(Source code, png, hires.png, pdf)

Ou faire ressortir une part.

from pylab import *

niveaux = ['Seconde', 'Premiere', 'Terminale']
couleurs = ['b', 'r', 'g']
repartition = [125, 210, 170]
air = [0, 0, 0.1]                # modif

pie(repartition, labels=niveaux, colors=couleurs, autopct='%1.1f%%', explode=air)
axis('equal')

show()

(Source code, png, hires.png, pdf)

L’histogramme

Avec classes de même amplitude

Ci-dessous, vals est la liste des valeurs de la série statistique et la variable bins est la liste des extrémités des classes qui sont ici , et .

from pylab import *

vals = [2.4, 2.5, 2.6, 3, 3.1, 3.9, 3.9, 4.2]
bins = [2, 3, 4, 5]

hist(vals, bins)

show()

(Source code, png, hires.png, pdf)

Avec classes d’amplitudes différentes

En reprenant l’exemple précédent mais en remplaçant la dernière classe par , on obtient :

from pylab import *

vals = [2.4, 2.5, 2.6, 3, 3.1, 3.9, 3.9, 4.2]
bins = [2, 3, 4, 6]

hist(vals, bins, normed=True)

show()

(Source code, png, hires.png, pdf)