Matplotlib Tutoriels
Matplotlib propose un parcours d'apprentissage structuré pour la visualisation des données en Python. Nos tutoriels couvrent divers types de graphiques, options de personnalisation et meilleures pratiques, adaptés aux scientifiques des données débutants et intermédiaires. Avec des laboratoires gratuits et des exemples pratiques, vous acquerrez une expérience concrète dans la création de visualisations informatives et attrayantes. Notre environnement de visualisation des données vous permet d'expérimenter avec les fonctions Matplotlib et de voir des résultats graphiques immédiats.
Tutoriel sur l'interface Pyplot de Matplotlib
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.
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Personnalisation des visualisations Matplotlib
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.
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Le cycle de vie d'un graphique
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.
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Tracé d'images avec Matplotlib
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.
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Simple Axis Pad
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.
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Créer un graphique en ligne avec Matplotlib
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.
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Axes insérés avec agrandissement
Matplotlib est une bibliothèque Python utilisée pour créer des visualisations statiques, animées et interactives en Python. C'est un outil puissant pour la visualisation de données et est largement utilisé dans la communauté scientifique. Dans ce laboratoire, nous allons apprendre à créer une région agrandie dans un graphique Matplotlib.
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Tutoriel sur la gestion d'événements avec Matplotlib
Ce laboratoire est un tutoriel étape par étape sur la manière de connecter des événements dans une fenêtre, par exemple, un clic de souris, à une autre fenêtre de figure dans Matplotlib de Python.
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Réglage de l'ordre de tracé de Matplotlib
Dans ce tutoriel, nous allons apprendre à propos de l'ordre de tracé des artistes dans Matplotlib et à comment régler l'ordre en utilisant l'attribut zorder. Nous explorerons également la façon de changer l'ordre pour des artistes individuels et la valeur par défaut de zorder pour différents types d'artistes.
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Objets ancrés de Matplotlib
Dans ce laboratoire, vous allez apprendre à utiliser les Objets Ancrés dans Matplotlib. Les Objets Ancrés sont utilisés pour ajouter des objets auxiliaires à un graphique. Ces objets peuvent être utilisés pour ajouter des annotations, des échelles et des légendes à un graphique.
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Ajouter des annotations d'angle aux flèches de Matplotlib
Dans ce laboratoire, vous allez apprendre à ajouter des annotations d'angle à des styles de flèches croisées créées à l'aide de FancyArrowPatch dans Matplotlib. Les annotations d'angle sont utiles pour indiquer la direction et la taille des angles dans un tracé. À la fin de ce laboratoire, vous serez capable de créer des styles de flèches croisées avec des annotations d'angle et de les personnaliser pour répondre à vos besoins spécifiques.
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Création de tracés animés avec Matplotlib
Matplotlib est une bibliothèque de visualisation de données utilisée pour créer des visualisations statiques, animées et interactives en Python. Dans ce laboratoire, nous allons apprendre à créer un tracé animé à l'aide de Matplotlib. Nous utiliserons la classe FuncAnimation pour créer une animation d'une onde sinusoïdale en décroissance.
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Histogramme animé avec Matplotlib
Dans ce laboratoire, vous allez apprendre à créer un histogramme animé à l'aide de Matplotlib en Python. L'histogramme animé simulera de nouvelles données arrivant et mettra à jour les hauteurs des rectangles avec les nouvelles données.
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Tutoriel sur les animations simples avec Matplotlib
Ce tutoriel vous guidera tout au long du processus de création d'une animation simple à l'aide de matplotlib.pyplot. Les animations peuvent être utiles pour visualiser les données qui changent au fil du temps. Dans ce tutoriel, nous allons générer un ensemble de données aléatoires et l'afficher sous forme d'animation.
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Fondamentaux de la visualisation avec Matplotlib
Dans ce laboratoire, vous allez apprendre à utiliser Matplotlib, une bibliothèque Python pour créer des visualisations, pour créer une figure et annoter son anatomie. Vous allez apprendre à créer une figure, tracer des données, définir les limites des axes, ajouter des étiquettes et des titres, et annoter la figure avec du texte et des marqueurs.
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Aligner les étiquettes des axes Matplotlib
Dans la visualisation de données, il est important d'avoir des étiquettes claires et correctement alignées pour les axes x et y. Matplotlib fournit plusieurs fonctions pour aider à aligner correctement ces étiquettes. Dans ce laboratoire, nous utiliserons les fonctions align_xlabels et align_ylabels pour aligner les étiquettes dans notre graphique.
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Transformation affine avec Matplotlib
Ce laboratoire démontre comment utiliser Matplotlib pour effectuer une transformation affine d'une image. Les transformations affines modifient la forme et l'orientation d'une image. Ce laboratoire montre comment utiliser la fonction transforms.Affine2D pour manipuler la forme et l'orientation d'une image.
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Visualisation de texte avec caractères accentués dans Matplotlib
Matplotlib est une bibliothèque en Python utilisée pour la visualisation de données. Elle prend en charge les caractères accentués via TeX mathtext ou Unicode. Ce tutoriel montrera comment utiliser du texte avec caractères accentués dans Matplotlib.
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