Créer un visualiseur interactif en Python pour explorer des données sur les cobots (robots collaboratifs) nécessite l’utilisation de bibliothèques puissantes comme Matplotlib, Plotly, ou encore Bokeh pour la visualisation, et Pandas pour la manipulation des données. Voici un guide étape par étape pour créer un visualiseur interactif simple.
### Étape 1: Installation des bibliothèques nécessaires
Assurez-vous d’avoir installé les bibliothèques suivantes :
« `bash
pip install pandas plotly
« `
### Étape 2: Préparation des données
Supposons que vous avez un fichier CSV contenant des données sur les cobots, par exemple `cobots_data.csv`. Ce fichier pourrait contenir des colonnes comme `Model`, `Manufacturer`, `Payload`, `Reach`, `Speed`, etc.
### Étape 3: Chargement et exploration des données
« `python
import pandas as pd
# Charger les données depuis un fichier CSV
data = pd.read_csv(‘cobots_data.csv’)
# Afficher les premières lignes des données
print(data.head())
« `
### Étape 4: Création de visualisations interactives
Nous allons créer quelques visualisations interactives pour explorer les données sur les cobots.
#### Visualisation 1: Distribution des charges utiles (Payload)
« `python
import plotly.express as px
# Créer un histogramme interactif pour la charge utile
fig = px.histogram(data, x=’Payload’, title=’Distribution des charges utiles des cobots’)
fig.show()
« `
#### Visualisation 2: Corrélation entre la portée et la vitesse
« `python
# Créer un scatter plot interactif pour la corrélation entre la portée et la vitesse
fig = px.scatter(data, x=’Reach’, y=’Speed’, title=’Corrélation entre la portée et la vitesse des cobots’)
fig.show()
« `
#### Visualisation 3: Répartition par fabricant
« `python
# Créer un bar plot interactif pour la répartition par fabricant
fig = px.bar(data, x=’Manufacturer’, y=’Model’, title=’Répartition des modèles de cobots par fabricant’)
fig.show()
« `
### Étape 5: Création d’une interface utilisateur interactive
Pour rendre l’exploration plus interactive, nous pouvons utiliser une interface utilisateur basique avec des menus déroulants pour sélectionner les visualisations.
« `python
import streamlit as st
# Titre de l’application
st.title(« Visualiseur Interactif pour les Données sur les Cobots »)
# Menu déroulant pour sélectionner la visualisation
visualization_type = st.selectbox(« Sélectionnez une visualisation », options=[« Distribution des charges utiles »,
« Corrélation entre la portée et la vitesse »,
« Répartition par fabricant »])
# Afficher les visualisations en fonction de la sélection de l’utilisateur
if visualization_type == « Distribution des charges utiles »:
st.subheader(« Distribution des charges utiles des cobots »)
st.plotly_chart(px.histogram(data, x=’Payload’))
elif visualization_type == « Corrélation entre la portée et la vitesse »:
st.subheader(« Corrélation entre la portée et la vitesse des cobots »)
st.plotly_chart(px.scatter(data, x=’Reach’, y=’Speed’))
elif visualization_type == « Répartition par fabricant »:
st.subheader(« Répartition des modèles de cobots par fabricant »)
st.plotly_chart(px.bar(data, x=’Manufacturer’, y=’Model’))
« `
### Conclusion
Ce guide vous montre comment créer un visualiseur interactif en Python pour explorer des données sur les cobots. Vous pouvez étendre ce projet en ajoutant plus de visualisations et en rendant l’interface utilisateur plus sophistiquée. Les bibliothèques comme Plotly et Streamlit offrent de nombreuses fonctionnalités pour créer des applications de visualisation de données interactives et puissantes.