Matplotlib | Visualisation de données en Python

Introduction

Matplotlib est un outil puissant de visualisation de données en Python. Dans ce tutoriel, vous apprendrez à créer un graphique avec des axes centrés et des flèches à l'aide de Matplotlib.

Conseils pour la machine virtuelle (VM)

Une fois le démarrage de la machine virtuelle terminé, cliquez dans le coin supérieur gauche pour basculer vers l'onglet Notebook afin d'accéder à Jupyter Notebook pour pratiquer.

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

Si vous rencontrez des problèmes lors de votre apprentissage, n'hésitez pas à demander de l'aide à Labby. Donnez votre feedback après la session, et nous résoudrons rapidement le problème pour vous.

Skills Graph

%%%%{init: {'theme':'neutral'}}%%%% flowchart RL matplotlib(("Matplotlib")) -.-> matplotlib/BasicConceptsGroup(["Basic Concepts"]) matplotlib(("Matplotlib")) -.-> matplotlib/PlottingDataGroup(["Plotting Data"]) python(("Python")) -.-> python/DataScienceandMachineLearningGroup(["Data Science and Machine Learning"]) python(("Python")) -.-> python/BasicConceptsGroup(["Basic Concepts"]) python(("Python")) -.-> python/DataStructuresGroup(["Data Structures"]) python(("Python")) -.-> python/ModulesandPackagesGroup(["Modules and Packages"]) matplotlib/BasicConceptsGroup -.-> matplotlib/importing_matplotlib("Importing Matplotlib") matplotlib/BasicConceptsGroup -.-> matplotlib/figures_axes("Understanding Figures and Axes") python/BasicConceptsGroup -.-> python/booleans("Booleans") matplotlib/PlottingDataGroup -.-> matplotlib/line_plots("Line Plots") python/DataStructuresGroup -.-> python/lists("Lists") python/DataStructuresGroup -.-> python/tuples("Tuples") python/ModulesandPackagesGroup -.-> python/importing_modules("Importing Modules") python/DataScienceandMachineLearningGroup -.-> python/numerical_computing("Numerical Computing") python/DataScienceandMachineLearningGroup -.-> python/data_visualization("Data Visualization") subgraph Lab Skills matplotlib/importing_matplotlib -.-> lab-48599{{"Axes centrés avec flèches"}} matplotlib/figures_axes -.-> lab-48599{{"Axes centrés avec flèches"}} python/booleans -.-> lab-48599{{"Axes centrés avec flèches"}} matplotlib/line_plots -.-> lab-48599{{"Axes centrés avec flèches"}} python/lists -.-> lab-48599{{"Axes centrés avec flèches"}} python/tuples -.-> lab-48599{{"Axes centrés avec flèches"}} python/importing_modules -.-> lab-48599{{"Axes centrés avec flèches"}} python/numerical_computing -.-> lab-48599{{"Axes centrés avec flèches"}} python/data_visualization -.-> lab-48599{{"Axes centrés avec flèches"}} end

Importation des bibliothèques nécessaires

Avant de créer le graphique, vous devez importer les bibliothèques nécessaires. Dans ce cas, vous avez besoin de Matplotlib et de NumPy.

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

Création d'un objet figure et d'un objet axe

Ensuite, vous devez créer un objet figure et un objet axe à l'aide de la fonction subplots(). Cette fonction renvoie un tuple (figure, axe) que vous pouvez utiliser pour modifier le graphique.

fig, ax = plt.subplots()

Déplacement des axes (spines)

Par défaut, les axes (spines) sont dessinés aux bords du graphique. Dans ce cas, vous souhaitez déplacer les axes gauche et inférieur au centre du graphique.

ax.spines[["left", "bottom"]].set_position(("data", 0))

Masquer les axes inutiles

Vous souhaitez également masquer les axes supérieur et droit car ils ne sont pas nécessaires.

ax.spines[["top", "right"]].set_visible(False)

Dessiner des flèches à la fin des axes (spines)

Pour indiquer la direction des axes, vous pouvez dessiner des flèches à la fin des axes (spines).

ax.plot(1, 0, ">k", transform=ax.get_yaxis_transform(), clip_on=False)
ax.plot(0, 1, "^k", transform=ax.get_xaxis_transform(), clip_on=False)

Ajouter des données au graphique

Enfin, vous pouvez ajouter des données au graphique pour les visualiser. Dans ce cas, vous pouvez utiliser la fonction plot() pour tracer une onde sinusoïdale.

x = np.linspace(-0.5, 1., 100)
ax.plot(x, np.sin(x*np.pi))

Résumé

Dans ce tutoriel, vous avez appris à créer un graphique avec des axes (spines) centrés et des flèches en utilisant Matplotlib. Vous avez appris à déplacer les axes au centre du graphique, à masquer les axes inutiles et à dessiner des flèches à la fin des axes. Vous avez également appris à ajouter des données au graphique et à les visualiser.