Personnalisation des visualisations Matplotlib

Introduction

Ce laboratoire vous guidera tout au long du processus de personnalisation de Matplotlib à l'aide de feuilles de style et de rcParams. Matplotlib est une bibliothèque puissante pour créer des visualisations en Python. En personnalisant les propriétés et les styles par défaut de Matplotlib, vous pouvez créer des graphiques uniques et visuellement attrayants.

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.

Configuration des paramètres rc au moment de l'exécution

Vous pouvez modifier dynamiquement les paramètres de configuration par défaut au moment de l'exécution dans un script Python ou de manière interactive à partir de la console Python. La variable matplotlib.rcParams est globale au package Matplotlib et stocke tous les paramètres rc. Pour personnaliser les paramètres rc au moment de l'exécution, vous pouvez le modifier directement en utilisant le dictionnaire mpl.rcParams. Voici un exemple :

import matplotlib as mpl

mpl.rcParams['lines.linewidth'] = 2
mpl.rcParams['lines.linestyle'] = '--'

Ce code modifie la largeur de ligne et le style de ligne par défaut pour tous les graphiques créés avec Matplotlib.

Voyons quelques données aléatoires tracées avec les nouveaux paramètres par défaut.

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib as mpl
from cycler import cycler
mpl.rcParams['lines.linewidth'] = 2
mpl.rcParams['lines.linestyle'] = '--'
data = np.random.randn(50)
plt.plot(data)
plt.show()

Utilisation des feuilles de style

Une autre manière de modifier l'apparence visuelle des graphiques est de définir les paramètres rc dans une feuille de style et d'importer cette feuille de style avec matplotlib.style.use. Une feuille de style est un fichier qui contient un ensemble de paramètres rc liés au style d'un graphique. Matplotlib propose un certain nombre de styles prédéfinis que vous pouvez utiliser. Par exemple, le style "ggplot" imite l'esthétique de la bibliothèque ggplot en R. Vous pouvez appliquer une feuille de style comme ceci :

import matplotlib.pyplot as plt

print(plt.style.available)
plt.style.use('Solarize_Light2')

Vous pouvez également définir vos propres styles personnalisés et les utiliser en appelant .style.use avec le chemin ou l'URL de la feuille de style.

Modification du fichier matplotlibrc

Le fichier matplotlibrc est un fichier de configuration qui vous permet de personnaliser toutes sortes de propriétés dans Matplotlib. Il contrôle les paramètres par défaut des propriétés telles que la taille de la figure, la largeur des lignes, les couleurs, les polices de caractères, etc. Vous pouvez modifier le fichier matplotlibrc pour personnaliser Matplotlib selon vos préférences. Le fichier peut se trouver à différents emplacements sur votre système, et Matplotlib le recherche dans un ordre spécifique. Une fois un fichier matplotlibrc trouvé, il prend le pas sur les autres paramètres. Vous pouvez utiliser la fonction matplotlib.matplotlib_fname() pour afficher le chemin du fichier matplotlibrc actuellement actif.

Résumé

Matplotlib propose plusieurs façons de personnaliser les propriétés et les styles par défaut des graphiques. Vous pouvez définir les paramètres rc au moment de l'exécution, utiliser des feuilles de style pour modifier l'apparence visuelle des graphiques et modifier le fichier matplotlibrc pour personnaliser Matplotlib globalement. Expérimentez différentes personnalisations pour créer des graphiques uniques et visuellement attrayants avec Matplotlib.