Matplotlib Tutoriels

Ce laboratoire vous guidera dans le processus de personnalisation de Matplotlib à l'aide de feuilles de style et de paramètres rc. Matplotlib est une bibliothèque puissante pour créer des visualisations en Python. En personnalisant les propriétés et les styles par défaut de Matplotlib, vous pouvez créer des graphiques uniques et visuellement attrayants.

Ce tutoriel fournit un guide étape par étape pour utiliser l'interface Pyplot dans Matplotlib. Le module Pyplot est une collection de fonctions qui rend Matplotlib fonctionnant comme MATLAB, vous permettant de créer et de personnaliser facilement des graphiques. Ce tutoriel suppose que vous avez une compréhension de base de Matplotlib et de ses concepts.

Ce laboratoire vous apprendra à utiliser la fonction add_floating_axis dans Matplotlib pour ajouter des axes flottants à un graphique, qui peuvent être utilisés pour afficher des informations supplémentaires sur le graphique. Plus précisément, vous apprendrez à ajuster le rembourrage des étiquettes d'échelle et des étiquettes d'axe, ainsi qu'à ajuster la position des échelles sur les axes flottants.

Dans ce laboratoire, nous explorerons le cycle de vie d'un graphique à l'aide de Matplotlib. Nous commencerons par des données brutes et terminerons en enregistrant une visualisation personnalisée. Nous apprendrons à créer un graphique, à contrôler son style, à personnaliser son apparence, à combiner plusieurs visualisations et à enregistrer le graphique sur le disque.

Dans ce laboratoire, vous allez apprendre à tracer et à manipuler des images à l'aide de la bibliothèque Matplotlib en Python. Vous allez apprendre à importer des données d'image dans des tableaux NumPy, à tracer des tableaux NumPy sous forme d'images, à appliquer des schémas de pseudocolor, à ajouter des références d'échelle de couleur, à examiner des plages de données spécifiques et à explorer différents schémas d'interpolation.

Dans ce laboratoire, nous allons apprendre à créer un graphique en ligne à l'aide de Matplotlib. Les graphiques en ligne sont une visualisation de base qui peut être utilisée pour représenter des points de données connectés par des segments de ligne droite. Nous utiliserons la bibliothèque Matplotlib en Python pour créer un graphique en ligne.

Matplotlib est une bibliothèque de visualisation de données populaire en Python. Elle fournit une variété de graphiques personnalisables pour l'exploration et la présentation de données. Dans ce laboratoire, nous allons apprendre à tracer des variables catégorielles à l'aide de Matplotlib.

Ce laboratoire démontre comment tracer la cohérence de deux signaux à l'aide de la bibliothèque Matplotlib de Python. La cohérence de deux signaux est une mesure de leur relation linéaire, avec une valeur de 1 indiquant une cohérence parfaite et une valeur de 0 indiquant aucune cohérence.

Dans ce laboratoire, nous allons apprendre à créer un graphique de démonstration de couleurs à l'aide de la bibliothèque Matplotlib de Python. Matplotlib propose diverses façons de spécifier les couleurs, qui peuvent être utilisées dans des graphiques, des diagrammes et autres visualisations. Nous allons explorer ces différentes façons de spécifier les couleurs et les utiliser pour créer un graphique montrant la tension en fonction du temps.

Dans la visualisation de données, les cartes de couleurs sont utilisées pour représenter des données numériques par la couleur. Cependant, parfois, la distribution des données peut être non linéaire, ce qui peut rendre difficile de discerner les détails des données. Dans de tels cas, la normalisation des cartes de couleurs peut être utilisée pour projeter les cartes de couleurs sur les données de manière non linéaire pour aider à visualiser les données plus précisément. Matplotlib fournit plusieurs méthodes de normalisation, y compris SymLogNorm et AsinhNorm, qui peuvent être utilisées pour normaliser les cartes de couleurs. Ce laboratoire montrera comment utiliser SymLogNorm et AsinhNorm pour projeter les cartes de couleurs sur des données non linéaires.

Dans ce tutoriel, nous allons apprendre à utiliser la bibliothèque matplotlib pour créer des barres de couleur pour des visualisations. Les barres de couleur sont un outil utile pour aider à interpréter les visualisations, en fournissant une échelle de couleur qui correspond aux données tracées. Nous utiliserons matplotlib pour créer des barres de couleur pour des visualisations avec des valeurs de données positives et négatives.

Matplotlib est un outil puissant de visualisation de données en Python. Dans ce tutoriel, vous apprendrez à créer un graphique avec des axes centrés et des flèches en utilisant Matplotlib.

Ce tutoriel vous guidera dans la création d'une visualisation à l'aide des collections Matplotlib. Le tutoriel vous montrera comment utiliser LineCollection, PolyCollection et RegularPolyCollection. Le tutoriel vous montrera également comment utiliser les arguments clés offsets et offset_transform des collections LineCollection et PolyCollection pour définir les positions des spirales. Le tutoriel vous montrera également comment utiliser la RegularPolyCollection pour créer des polygones réguliers.

Ce laboratoire vous guidera dans la création d'un tracé avec Python Matplotlib. Matplotlib est une bibliothèque de tracé pour le langage de programmation Python. Dans ce laboratoire, vous allez apprendre à personnaliser les propriétés d'un tracé, y compris les couleurs, les largeurs de ligne et bien d'autres.

Dans ce laboratoire, nous allons apprendre à centrer les étiquettes entre les graduations dans un graphique Matplotlib à l'aide de Python. Par défaut, les étiquettes des graduations sont alignées par rapport à la graduation associée, mais il n'y a pas de manière directe de centrer les étiquettes entre les graduations. Cependant, nous pouvons placer une étiquette sur les graduations mineures situées entre les graduations majeures et cacher les étiquettes des graduations majeures et les graduations mineures pour simuler ce comportement. Nous utiliserons des données financières sur le prix d'actions de Google pour démontrer cette technique.

Dans ce laboratoire, vous allez apprendre à utiliser Matplotlib pour ajuster de manière interactive la plage de mappage des couleurs sur une image à l'aide d'une barre de couleur. Vous utiliserez le mode de zoom et de pansage pour ajuster les vmin et vmax de la norme. Le zoom effectué en utilisant le bouton droit de la souris fera augmenter proportionnellement vmin et vmax par rapport à la région sélectionnée. Lors du pansage, les vmin et vmax de la norme sont tous les deux déplacés selon la direction du mouvement. Vous pouvez également utiliser les boutons Home/Back/Forward pour revenir à un état précédent.

Dans ce laboratoire, vous allez apprendre à créer des cartes de couleurs à l'aide de Matplotlib. Les cartes de couleurs sont utiles lors de la visualisation de données, car elles offrent un moyen de représenter des données numériques à travers des couleurs. Matplotlib fournit une variété de cartes de couleurs intégrées, ainsi que la possibilité de créer des cartes de couleurs personnalisées.

Matplotlib est une bibliothèque de visualisation de données populaire en Python. Dans ce tutoriel, vous allez apprendre à connecter les événements qui se produisent lorsqu'une figure est fermée. Cela est utile lorsque vous voulez effectuer une action après avoir fermé une figure.