Introduction
Matplotlib est une bibliothèque de tracé pour le langage de programmation Python et son extension NumPy pour les mathématiques numériques. Ce tutoriel vous guidera tout au long du processus de création d'un tracé en utilisant la feuille de style ggplot dans Matplotlib.
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'adresses 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 et définition de la feuille de style
Tout d'abord, nous devons importer les bibliothèques requises et définir la feuille de style ggplot.
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
plt.style.use('ggplot')
Créer un nuage de points
Nous allons créer un nuage de points avec des points de données aléatoires.
## Fixing random state for reproducibility
np.random.seed(19680801)
## Create random data points
x, y = np.random.normal(size=(2, 200))
## Create a scatter plot
plt.plot(x, y, 'o')
plt.show()
Créer des lignes sinusoïdales
Nous allons créer des lignes sinusoïdales avec des couleurs tirées du cycle de couleurs par défaut.
## Create sinusoidal lines
L = 2*np.pi
x = np.linspace(0, L)
ncolors = len(plt.rcParams['axes.prop_cycle'])
shift = np.linspace(0, L, ncolors, endpoint=False)
for s in shift:
plt.plot(x, np.sin(x + s), '-')
plt.margins(0)
plt.show()
Créer des graphiques en barres
Nous allons créer des graphiques en barres avec des points de données aléatoires.
## Create bar graphs
x = np.arange(5)
y1, y2 = np.random.randint(1, 25, size=(2, 5))
width = 0.25
plt.bar(x, y1, width)
plt.bar(x + width, y2, width, color=list(plt.rcParams['axes.prop_cycle'])[2]['color'])
plt.xticks(x + width, labels=['a', 'b', 'c', 'd', 'e'])
plt.show()
Créer des cercles
Nous allons créer des cercles avec des couleurs tirées du cycle de couleurs par défaut.
## Create circles
fig, ax = plt.subplots()
for i, color in enumerate(plt.rcParams['axes.prop_cycle']):
xy = np.random.normal(size=2)
ax.add_patch(plt.Circle(xy, radius=0.3, color=color['color']))
ax.axis('equal')
ax.margins(0)
plt.show()
Sommaire
Dans ce tutoriel, nous avons appris à créer un graphique en utilisant la feuille de style ggplot dans Matplotlib. Nous avons créé un nuage de points, des lignes sinusoïdales, des graphiques en barres et des cercles avec des couleurs tirées du cycle de couleurs par défaut. Matplotlib est un outil puissant pour créer des visualisations en Python.