Pour concevoir un programme Python qui génère des infographies à partir de données, nous allons utiliser plusieurs bibliothèques populaires telles que `matplotlib` pour les visualisations, `pandas` pour la manipulation des données, et `reportlab` pour la création de PDF (si nécessaire). Nous allons également adopter un ton professionnel dans les commentaires et les descriptions.
Voici un exemple de programme Python qui génère une infographie simple à partir de données :
« `python
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import seaborn as sns
# Exemple de données
data = {
‘Année’: [2010, 2011, 2012, 2013, 2014, 2015, 2016, 2017, 2018, 2019, 2020, 2021],
‘Ventes’: [100, 150, 200, 250, 300, 350, 400, 450, 500, 550, 600, 650],
‘Bénéfice’: [10, 15, 20, 25, 30, 35, 40, 45, 50, 55, 60, 65]
}
# Création d’un DataFrame pandas
df = pd.DataFrame(data)
# Configuration du style de la bibliothèque seaborn
sns.set(style= »whitegrid »)
# Création d’un graphique en ligne
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.plot(df[‘Année’], df[‘Ventes’], marker=’o’, linestyle=’-‘, color=’b’, label=’Ventes’)
plt.plot(df[‘Année’], df[‘Bénéfice’], marker=’s’, linestyle=’-‘, color=’r’, label=’Bénéfice’)
plt.xlabel(‘Année’)
plt.ylabel(‘Montant’)
plt.title(‘Évolution des Ventes et Bénéfices Annuel’)
plt.legend()
plt.grid(True)
plt.tight_layout()
# Sauvegarde du graphique en tant qu’image PNG
plt.savefig(‘infographie.png’)
# Affichage du graphique
plt.show()
# Création d’un rapport PDF (optionnel)
from reportlab.lib.pagesizes import letter
from reportlab.pdfgen import canvas
def create_pdf(filename, title, data):
c = canvas.Canvas(filename, pagesize=letter)
width, height = letter
# Ajout du titre
c.drawString(100, height – 100, title)
# Ajout des données
y = height – 150
for idx, row in data.iterrows():
c.drawString(100, y, f »{row[‘Année’]}: Ventes = {row[‘Ventes’]}, Bénéfice = {row[‘Bénéfice’]} »)
y -= 20
# Sauvegarde du fichier PDF
c.save()
# Création du rapport PDF
create_pdf(‘infographie.pdf’, ‘Rapport Annuel des Ventes et Bénéfices’, df)
print(« L’infographie a été générée et sauvegardée en tant qu’image PNG et rapport PDF. »)
« `
Explications :
1. **Importation des Bibliothèques** :
– `matplotlib.pyplot` pour la création de graphiques.
– `pandas` pour la manipulation des données.
– `seaborn` pour améliorer le style des graphiques.
– `reportlab` pour la création de rapports PDF.
2. **Données** :
– Un exemple de données est fourni avec des colonnes ‘Année’, ‘Ventes’, et ‘Bénéfice’.
3. **Création du DataFrame** :
– Les données sont converties en un DataFrame pandas pour une manipulation facile.
4. **Création du Graphique** :
– Un graphique en ligne est créé pour montrer l’évolution des ventes et des bénéfices annuels.
– Le graphique est stylisé avec des marqueurs, des lignes, et des légendes.
5. **Sauvegarde et Affichage du Graphique** :
– Le graphique est sauvegardé en tant qu’image PNG et affiché à l’écran.
6. **Création du Rapport PDF** :
– Une fonction `create_pdf` est définie pour générer un rapport PDF contenant les données.
– Le rapport PDF est sauvegardé avec le titre et les données.
Ce programme peut être étendu pour inclure des fonctionnalités supplémentaires telles que des graphiques plus complexes, des annotations, et des personnalisations supplémentaires en fonction des besoins spécifiques.