Premiers graphiques

On peut désormais tracer nos premiers graphiques simples et bruts à partir du dataset minuté construit au chapitre précédent. S’ils ne sont pas encore très instructifs par rapport à ce que nous fournissent déjà Home Assistant et InfluxDB, ils nous permettent au moins de nous assurer que tout fonctionne, que les données semblent cohérentes, et que la chaîne « export → préparation → visualisation » tient la route. Les scripts de ce chapitre s’appuient sur pandas et sur la bibliothèque de visualisation Matplotlib (via le module meteo.plots) pour produire des graphiques standards : séries temporelles, heatmaps, calendriers. Les fichiers CSV correspondant à chaque figure sont conservés dans le sous-dossier data/ de ce chapitre, ce qui permet de réutiliser directement les séries pré-agrégées si besoin.

python "docs/03 - Premiers graphiques/scripts/plot_basic_variables.py"

Ce script lit data/weather_minutely.csv, sélectionne éventuellement une fenêtre temporelle (par exemple les derniers jours si l’on utilise l’option --days) puis choisit une fréquence d’agrégation adaptée pour ne pas saturer le graphique en points. Pour chaque variable (température, pression, humidité, pluie, vent, illuminance, élévation du soleil), il applique un style par défaut : courbe continue pour les variables lisses, diagramme en barres pour la pluie, nuage de points pour la direction du vent, etc. L’idée est d’obtenir une première vue d’ensemble de la série temporelle de chaque variable, sans prise de tête :

• vérifier le cycle quotidien de la température et de l’élévation solaire ;
• repérer les paliers ou dérives de capteurs (pression trop plate, humidité coincée, etc.) ;
• confirmer que les unités, ranges et horodatages sont plausibles.

Vues calendrier

python "docs/03 - Premiers graphiques/scripts/plot_calendar_overview.py"

Le second script propose une vue complémentaire sous forme de calendrier thermique (une carte de chaleur disposée en jours et mois). À partir du même dataset minuté, il calcule des moyennes quotidiennes (température, humidité, pression, illuminance, vent) ou des cumuls quotidiens (pluie), puis remplit une matrice « mois x jours » pour l’année la plus récente disponible. Ces vues servent surtout à :

• repérer rapidement les saisons, épisodes pluvieux ou périodes de vent soutenu ;
• détecter des trous dans la série (jours entièrement manquants) ;
• avoir un aperçu global de l’année sans zoomer/dézoomer en permanence sur une longue série temporelle.