Python Matplotlib | Tutoriel de formattage des étiquettes d'échelle

Introduction

Ce tutoriel de laboratoire vous guidera tout au long du processus de formatage des étiquettes d'échelle en utilisant la bibliothèque Python Matplotlib. Il couvrira le formateur d'étiquettes d'échelle par défaut et diverses configurations possibles via ~.axes.Axes.ticklabel_format.

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.

Importation des bibliothèques requises

Pour utiliser la bibliothèque Python Matplotlib, nous devons l'importer dans notre environnement Python. De plus, nous utiliserons la bibliothèque NumPy pour générer des données pour nos graphiques d'exemple.

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

Générer des données pour les graphiques d'exemple

Nous allons générer des données pour trois graphiques pour démontrer les différentes configurations possibles avec ~.axes.Axes.ticklabel_format.

x = np.arange(0, 1,.01)

## Plot 1
plot1_x = x * 1e5 + 1e10
plot1_y = x * 1e-10 + 1e-5

## Plot 2
plot2_x = x * 1e5
plot2_y = x * 1e-4

## Plot 3
plot3_x = -x * 1e5 - 1e10
plot3_y = -x * 1e-5 - 1e-10

Créer des sous-graphiques pour les graphiques d'exemple

Nous allons créer une grille de sous-graphiques 3 x 3 pour afficher nos graphiques d'exemple.

fig, axs = plt.subplots(
    3, 3, figsize=(9, 9), layout="constrained", gridspec_kw={"hspace": 0.1})

Tracer les données sur les sous-graphiques

Nous allons tracer les données que nous avons générées sur les sous-graphiques que nous avons créés dans l'Étape 3.

for col in axs.T:
    col[0].plot(plot1_x, plot1_y)
    col[1].plot(plot2_x, plot2_y)
    col[2].plot(plot3_x, plot3_y)

Configurer la mise en forme des étiquettes d'échelle

Nous allons configurer la mise en forme des étiquettes d'échelle pour nos sous-graphiques. Le premier sous-graphique utilisera les paramètres par défaut, le second sous-graphique utilisera une mise en forme élégante d'expressions mathématiques et le troisième sous-graphique n'utilisera pas la notation d'offset.

## Sous-graphique 1 (paramètres par défaut)
axs[0, 0].set_title("paramètres par défaut")

## Sous-graphique 2 (useMathText=True)
for ax in axs[:, 1]:
    ax.ticklabel_format(useMathText=True)
axs[0, 1].set_title("useMathText=True")

## Sous-graphique 3 (useOffset=False)
for ax in axs[:, 2]:
    ax.ticklabel_format(useOffset=False)
axs[0, 2].set_title("useOffset=False")

Afficher les graphiques d'exemple

Nous allons afficher les graphiques d'exemple avec la mise en forme des étiquettes d'échelle configurée.

plt.rcParams.update({"axes.titleweight": "bold", "axes.titley": 1.1})
plt.show()

Sommaire

Dans ce tutoriel pratique, nous avons appris à formater les étiquettes d'échelle à l'aide de la bibliothèque Python Matplotlib. Nous avons généré des données pour trois graphiques d'exemple et configuré la mise en forme des étiquettes d'échelle pour chaque graphique. Nous avons affiché les graphiques d'exemple pour visualiser les différentes configurations de mise en forme des étiquettes d'échelle.

Formattage des étiquettes d'échelle avec Matplotlib