Introduction
En visualisation de données, il est souvent utile de créer plusieurs graphiques qui partagent un axe commun. Cela peut être réalisé à l'aide de la fonction subplots dans Matplotlib. Dans ce tutoriel, nous allons apprendre à créer des sous-graphiques adjacents qui partagent un axe x commun.
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 de notes 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 des commentaires après la session, et nous résoudrons rapidement le problème pour vous.
Importation des bibliothèques
Nous commençons par importer les bibliothèques nécessaires - numpy et matplotlib.pyplot.
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
Générer des données
Nous générons quelques données d'échantillonnage à tracer. Ici, nous utilisons la bibliothèque numpy pour générer trois tableaux de données.
t = np.arange(0.0, 2.0, 0.01)
s1 = np.sin(2 * np.pi * t)
s2 = np.exp(-t)
s3 = s1 * s2
Créer des sous-graphiques
Nous créons trois sous-graphiques à l'aide de la fonction subplots dans Matplotlib. Nous définissons le paramètre sharex sur True pour vous assurer que les sous-graphiques partagent un axe x commun. Nous supprimons également l'espace vertical entre les sous-graphiques à l'aide de la fonction subplots_adjust.
fig, axs = plt.subplots(3, 1, sharex=True)
fig.subplots_adjust(hspace=0)
Tracer les données
Nous traçons les données sur chaque sous-graphique et définissons les valeurs et les limites des graduations sur l'axe y pour chaque tracé.
axs[0].plot(t, s1)
axs[0].set_yticks(np.arange(-0.9, 1.0, 0.4))
axs[0].set_ylim(-1, 1)
axs[1].plot(t, s2)
axs[1].set_yticks(np.arange(0.1, 1.0, 0.2))
axs[1].set_ylim(0, 1)
axs[2].plot(t, s3)
axs[2].set_yticks(np.arange(-0.9, 1.0, 0.4))
axs[2].set_ylim(-1, 1)
Afficher le tracé
Nous affichons le tracé à l'aide de la fonction show dans Matplotlib.
plt.show()
Sommaire
Dans ce tutoriel, nous avons appris à créer des sous-graphiques adjacents qui partagent un axe x commun à l'aide de la fonction subplots dans Matplotlib. Nous avons également appris à définir les valeurs et les limites des graduations sur l'axe y pour chaque tracé. Cette technique est utile dans la visualisation de données pour comparer plusieurs jeux de données qui partagent un axe commun.