Tracer des boîtes élégantes avec Matplotlib

Introduction

Matplotlib est une bibliothèque populaire de visualisation de données en Python. Ce laboratoire vous guidera tout au long du processus de création de boîtes élégantes avec différentes propriétés visuelles.

Conseils sur la machine virtuelle

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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 bibliothèques et obtenez les styles de boîte

Dans cette étape, nous allons importer les bibliothèques nécessaires et obtenir les styles de boîte que nous utiliserons pour tracer.

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.patches as mpatch
from matplotlib.patches import FancyBboxPatch
import matplotlib.transforms as mtransforms
import inspect

styles = mpatch.BoxStyle.get_styles()

Tracez des boîtes d'échantillonnage avec fancybox

Dans cette étape, nous allons tracer des boîtes d'échantillonnage avec fancybox en utilisant les styles de boîte que nous avons obtenus dans l'étape 1.

ncol = 2
nrow = (len(styles) + 1) // ncol
axs = (plt.figure(figsize=(3 * ncol, 1 + nrow))
     .add_gridspec(1 + nrow, ncol, wspace=.5).subplots())

for ax in axs.flat:
    ax.set_axis_off()

for ax in axs[0, :]:
    ax.text(.2,.5, "boxstyle",
            transform=ax.transAxes, size="large", color="tab:blue",
            horizontalalignment="right", verticalalignment="center")
    ax.text(.4,.5, "paramètres par défaut",
            transform=ax.transAxes,
            horizontalalignment="left", verticalalignment="center")

for ax, (stylename, stylecls) in zip(axs[1:, :].T.flat, styles.items()):
    ax.text(.2,.5, stylename, bbox=dict(boxstyle=stylename, fc="w", ec="k"),
            transform=ax.transAxes, size="large", color="tab:blue",
            horizontalalignment="right", verticalalignment="center")
    ax.text(.4,.5, str(inspect.signature(stylecls))[1:-1].replace(", ", "\n"),
            transform=ax.transAxes,
            horizontalalignment="left", verticalalignment="center")

Affichez plusieurs boîtes élégantes d'un coup

Dans cette étape, nous allons afficher plusieurs boîtes élégantes d'un coup avec différentes propriétés visuelles.

def add_fancy_patch_around(ax, bb, **kwargs):
    fancy = FancyBboxPatch(bb.p0, bb.width, bb.height,
                           fc=(1, 0.8, 1, 0.5), ec=(1, 0.5, 1, 0.5),
                           **kwargs)
    ax.add_patch(fancy)
    return fancy


def draw_control_points_for_patches(ax):
    for patch in ax.patches:
        patch.axes.plot(*patch.get_path().vertices.T, ".",
                        c=patch.get_edgecolor())


fig, axs = plt.subplots(2, 2, figsize=(8, 8))

bb = mtransforms.Bbox([[0.3, 0.4], [0.7, 0.6]])

ax = axs[0, 0]
fancy = add_fancy_patch_around(ax, bb, boxstyle="round,pad=0.1")
ax.set(xlim=(0, 1), ylim=(0, 1), aspect=1,
       title='boxstyle="round,pad=0.1"')

ax = axs[0, 1]
fancy = add_fancy_patch_around(ax, bb, boxstyle="round,pad=0.1")
fancy.set_boxstyle("round,pad=0.1,rounding_size=0.2")
ax.set(xlim=(0, 1), ylim=(0, 1), aspect=1,
       title='boxstyle="round,pad=0.1,rounding_size=0.2"')

ax = axs[1, 0]
fancy = add_fancy_patch_around(
    ax, bb, boxstyle="round,pad=0.1", mutation_scale=2)
ax.set(xlim=(0, 1), ylim=(0, 1), aspect=1,
       title='boxstyle="round,pad=0.1"\n mutation_scale=2')

ax = axs[1, 1]
fancy = add_fancy_patch_around(ax, bb, boxstyle="round,pad=0.2")
fancy.set(facecolor="none", edgecolor="green")
fancy = add_fancy_patch_around(
    ax, bb, boxstyle="round,pad=0.3", mutation_aspect=0.5)
ax.set(xlim=(-.5, 1.5), ylim=(0, 1), aspect=2,
       title='boxstyle="round,pad=0.3"\nmutation_aspect=.5')

for ax in axs.flat:
    draw_control_points_for_patches(ax)
    fancy = add_fancy_patch_around(ax, bb, boxstyle="square,pad=0")
    fancy.set(edgecolor="black", facecolor="none", zorder=10)

fig.tight_layout()

plt.show()

Conclusion

Dans ce laboratoire, nous avons appris à créer des boîtes élégantes avec différentes propriétés visuelles à l'aide de Matplotlib.

Résumé

Matplotlib est une bibliothèque de visualisation de données populaire en Python. Nous pouvons créer des boîtes élégantes avec différentes propriétés visuelles à l'aide de la classe FancyBboxPatch dans Matplotlib. En modifiant le style de la boîte et ses attributs, nous pouvons créer différents types de boîtes élégantes qui répondent à nos besoins.