Matplotlib | Bibliothèque de visualisation de données Python | Laboratoire

Introduction

Matplotlib est une bibliothèque populaire de visualisation de données en Python. Elle offre un large éventail d'options pour personnaliser les graphiques et les tableaux de bord. Dans ce laboratoire, nous allons explorer la manière de définir la direction des axes dans Matplotlib en utilisant le module mpl_toolkits.axisartist.

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 la pratique.

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.

Importation des bibliothèques

Avant de commencer, nous devons importer les bibliothèques nécessaires. Dans ce laboratoire, nous utiliserons matplotlib.pyplot et mpl_toolkits.axisartist.

import matplotlib.pyplot as plt
import mpl_toolkits.axisartist as axisartist

Créer une fonction pour configurer les axes

Nous allons créer une fonction appelée setup_axes pour configurer les axes de nos graphiques. Cette fonction prend deux paramètres, un objet fig et un objet pos. L'objet fig est l'objet figure sur lequel nous allons tracer, et l'objet pos est la position du sous-graphique dans la figure.

def setup_axes(fig, pos):
    ax = fig.add_subplot(pos, axes_class=axisartist.Axes)

    ax.set_ylim(-0.1, 1.5)
    ax.set_yticks([0, 1])

    ax.axis[:].set_visible(False)

    ax.axis["x"] = ax.new_floating_axis(1, 0.5)
    ax.axis["x"].set_axisline_style("->", size=1.5)

    return ax

Configurer la direction des axes

Nous allons maintenant créer un objet figure et configurer la direction des axes de nos graphiques. Nous allons créer cinq sous-graphiques différents pour démontrer différentes directions d'axes.

plt.rcParams.update({
    "axes.titlesize": "medium",
    "axes.titley": 1.1,
})

fig = plt.figure(figsize=(10, 4))
fig.subplots_adjust(bottom=0.1, top=0.9, left=0.05, right=0.95)

ax1 = setup_axes(fig, 251)
ax1.axis["x"].set_axis_direction("left")

ax2 = setup_axes(fig, 252)
ax2.axis["x"].label.set_text("Label")
ax2.axis["x"].toggle(ticklabels=False)
ax2.axis["x"].set_axislabel_direction("+")
ax2.set_title("label direction=$+$")

ax3 = setup_axes(fig, 253)
ax3.axis["x"].label.set_text("Label")
ax3.axis["x"].toggle(ticklabels=False)
ax3.axis["x"].set_axislabel_direction("-")
ax3.set_title("label direction=$-$")

ax4 = setup_axes(fig, 254)
ax4.axis["x"].set_ticklabel_direction("+")
ax4.set_title("ticklabel direction=$+$")

ax5 = setup_axes(fig, 255)
ax5.axis["x"].set_ticklabel_direction("-")
ax5.set_title("ticklabel direction=$-$")

ax7 = setup_axes(fig, 257)
ax7.axis["x"].label.set_text("rotation=10")
ax7.axis["x"].label.set_rotation(10)
ax7.axis["x"].toggle(ticklabels=False)

ax8 = setup_axes(fig, 258)
ax8.axis["x"].set_axislabel_direction("-")
ax8.axis["x"].label.set_text("rotation=10")
ax8.axis["x"].label.set_rotation(10)
ax8.axis["x"].toggle(ticklabels=False)

plt.show()

Interprétation des résultats

Le code produira une figure avec cinq sous-graphiques qui démontrent différentes directions d'axes. Voici un résumé des sous-graphiques :

Sous-graphique 1 : La direction de l'axe est définie sur gauche.
Sous-graphique 2 : La direction de l'étiquette de l'axe est définie sur positive.
Sous-graphique 3 : La direction de l'étiquette de l'axe est définie sur négative.
Sous-graphique 4 : La direction de l'étiquette d'échelle est définie sur positive.
Sous-graphique 5 : La direction de l'étiquette d'échelle est définie sur négative.

Résumé

Dans ce laboratoire, nous avons appris à définir la direction des axes dans Matplotlib en utilisant le module mpl_toolkits.axisartist. Nous avons créé une fonction pour configurer les axes de nos graphiques et avons démontré différentes directions d'axes à l'aide de plusieurs sous-graphiques. C'est un outil pratique pour personnaliser les graphiques et les tableaux de Matplotlib.

Personnalisation de la direction des axes dans Matplotlib