Effets de tracé de Matplotlib | Tutoriel de visualisation de données

Introduction

Dans ce laboratoire, vous allez apprendre à utiliser les effets de tracé dans Matplotlib pour ajouter des effets spéciaux à vos graphiques. Les effets de tracé vous permettent d'ajouter des traits personnalisés, des ombres et d'autres effets visuels à votre texte et à vos éléments de graphique.

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 Notebook pour la pratique.

Parfois, vous devrez peut-être attendre quelques secondes pour que le carnet Jupyter Notebook ait fini de charger. La validation des opérations ne peut pas être automatisée en raison des limitations du carnet Jupyter Notebook.

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 et préparation des données

Tout d'abord, nous devons importer les bibliothèques nécessaires et préparer quelques données pour tracer.

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

## Préparer les données
arr = np.arange(25).reshape((5, 5))

Ajouter un effet de trait à du texte

Nous pouvons ajouter un effet de trait à du texte en utilisant l'effet de tracé withStroke. Dans cet exemple, nous allons ajouter un effet de trait au texte d'annotation dans le graphique.

## Créer le graphique et ajouter l'annotation de texte avec effet de trait
fig, ax = plt.subplots()
ax.imshow(arr)
txt = ax.annotate("test", (1., 1.), (0., 0),
                   arrowprops=dict(arrowstyle="->",
                                   connectionstyle="angle3", lw=2),
                   size=20, ha="center",
                   path_effects=[patheffects.withStroke(linewidth=3,
                                                        foreground="w")])
txt.arrow_patch.set_path_effects([
    patheffects.Stroke(linewidth=5, foreground="w"),
    patheffects.Normal()])

## Ajouter une grille avec effet de trait
pe = [patheffects.withStroke(linewidth=3,
                             foreground="w")]
ax.grid(True, linestyle="-", path_effects=pe)

plt.show()

Ajouter un effet de trait aux lignes de contour

Nous pouvons également ajouter des effets de trait aux lignes de contour et à leurs étiquettes en utilisant l'effet de tracé withStroke.

## Créer le graphique et ajouter les lignes de contour avec effet de trait
fig, ax = plt.subplots()
ax.imshow(arr)
cntr = ax.contour(arr, colors="k")

plt.setp(cntr.collections, path_effects=[
    patheffects.withStroke(linewidth=3, foreground="w")])

clbls = ax.clabel(cntr, fmt="%2.0f", use_clabeltext=True)
plt.setp(clbls, path_effects=[
    patheffects.withStroke(linewidth=3, foreground="w")])

plt.show()

Ajouter un effet d'ombre à la légende

Nous pouvons ajouter un effet d'ombre à une légende en utilisant l'effet de tracé withSimplePatchShadow.

## Créer le graphique et ajouter l'effet d'ombre à la légende
fig, ax = plt.subplots()
p1, = ax.plot([0, 1], [0, 1])
leg = ax.legend([p1], ["Ligne 1"], fancybox=True, loc='upper left')
leg.legendPatch.set_path_effects([patheffects.withSimplePatchShadow()])

plt.show()

Sommaire

Dans ce laboratoire, vous avez appris à utiliser les effets de tracé dans Matplotlib pour ajouter des effets spéciaux à vos graphiques. Vous avez appris à ajouter des effets de trait au texte, aux lignes de contour et à leurs étiquettes, ainsi qu'à ajouter un effet d'ombre à une légende. Avec les effets de tracé, vous pouvez créer des graphiques visuellement impressionnants qui présentent vos données de manière claire et concise.

Tutoriel sur les effets de tracé de Matplotlib