Création d'un tracé avec Matplotlib

Introduction

Ce laboratoire vous guidera dans la création d'un graphique 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 graphique, notamment les couleurs, les largeurs de ligne, etc.

Conseils sur la machine virtuelle

Une fois le démarrage de la machine virtuelle terminé, cliquez dans le coin supérieur gauche pour basculer vers l'onglet Carnet d'étude pour accéder au carnet Jupyter pour pratiquer.

Parfois, vous devrez peut-être attendre quelques secondes pour que le carnet Jupyter ait fini de charger. La validation des opérations ne peut pas être automatisée en raison des limitations du carnet Jupyter.

Si vous rencontrez des problèmes pendant l'apprentissage, n'hésitez pas à demander à Labby. Donnez votre feedback après la session, et nous résoudrons rapidement le problème pour vous.

Importez les modules nécessaires

Tout d'abord, nous devons importer les modules nécessaires. Dans ce cas, nous devons importer matplotlib.pyplot et numpy.

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

Définissez le cycle de propriétés et récupérez les couleurs

Ensuite, nous devons définir le cycle de propriétés et en extraire les couleurs.

prop_cycle = plt.rcParams['axes.prop_cycle']
colors = prop_cycle.by_key()['color']

Définissez les largeurs de ligne

Maintenant, nous définissons les largeurs de ligne pour notre graphique.

lwbase = plt.rcParams['lines.linewidth']
thin = lwbase / 2
thick = lwbase * 3

Créez des sous-graphiques

Nous créons une grille 2x2 de sous-graphiques.

fig, axs = plt.subplots(nrows=2, ncols=2, sharex=True, sharey=True)

Ajoutez des lignes horizontales et verticales

Maintenant, nous ajoutons des lignes horizontales et verticales à chaque sous-graphique en utilisant les couleurs du cycle de propriétés.

for icol in range(2):
    if icol == 0:
        lwx, lwy = thin, lwbase
    else:
        lwx, lwy = lwbase, thick
    for irow in range(2):
        for i, color in enumerate(colors):
            axs[irow, icol].axhline(i, color=color, lw=lwx)
            axs[irow, icol].axvline(i, color=color, lw=lwy)

Personnalisez les sous-graphiques

Nous personnalisons les sous-graphiques en définissant la couleur d'arrière-plan des sous-graphiques inférieurs sur noir, en définissant les repères de l'axe x et en ajoutant un titre à chaque sous-graphique.

axs[1, icol].set_facecolor('k')
axs[1, icol].xaxis.set_ticks(np.arange(0, 10, 2))
axs[0, icol].set_title(f'largeurs de ligne (pts) : {lwx:g}, {lwy:g}',
                       fontsize='medium')

Personnalisez les repères de l'axe y

Nous personnalisons les repères de l'axe y pour les sous-graphiques les plus à gauche.

for irow in range(2):
    axs[irow, 0].yaxis.set_ticks(np.arange(0, 10, 2))

Ajoutez un titre au tracé

Nous ajoutons un titre au tracé complet.

fig.suptitle('Couleurs dans le prop_cycle par défaut', fontsize='large')

Affichez le tracé

Enfin, nous affichons le tracé.

plt.show()

Récapitulatif

Dans ce laboratoire, nous avons appris à créer un tracé avec Python Matplotlib. Nous avons personnalisé les propriétés du tracé, y compris les couleurs et les largeurs de ligne. Nous avons également appris à créer des sous-graphiques et à personnaliser leur apparence.