Combiner des sous-graphiques avec GridSpec

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💡 Ce tutoriel est traduit par l'IA à partir de la version anglaise. Pour voir la version originale, vous pouvez cliquer ici

Introduction

Matplotlib est une bibliothèque Python populaire utilisée pour la visualisation de données. Dans ce laboratoire, nous allons apprendre à combiner deux sous-graphiques à l'aide de subplots et GridSpec dans Matplotlib.

Conseils sur la machine virtuelle

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

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


Skills Graph

%%%%{init: {'theme':'neutral'}}%%%% flowchart RL matplotlib(("Matplotlib")) -.-> matplotlib/BasicConceptsGroup(["Basic Concepts"]) python(("Python")) -.-> python/ControlFlowGroup(["Control Flow"]) python(("Python")) -.-> python/DataStructuresGroup(["Data Structures"]) matplotlib(("Matplotlib")) -.-> matplotlib/PlotCustomizationGroup(["Plot Customization"]) python(("Python")) -.-> python/ModulesandPackagesGroup(["Modules and Packages"]) python(("Python")) -.-> python/DataScienceandMachineLearningGroup(["Data Science and Machine Learning"]) matplotlib/BasicConceptsGroup -.-> matplotlib/importing_matplotlib("Importing Matplotlib") matplotlib/BasicConceptsGroup -.-> matplotlib/figures_axes("Understanding Figures and Axes") python/ControlFlowGroup -.-> python/for_loops("For Loops") python/DataStructuresGroup -.-> python/lists("Lists") python/DataStructuresGroup -.-> python/tuples("Tuples") matplotlib/PlotCustomizationGroup -.-> matplotlib/text_annotations("Text Annotations") python/ModulesandPackagesGroup -.-> python/importing_modules("Importing Modules") python/DataScienceandMachineLearningGroup -.-> python/data_visualization("Data Visualization") subgraph Lab Skills matplotlib/importing_matplotlib -.-> lab-48757{{"Combiner des sous-graphiques avec GridSpec"}} matplotlib/figures_axes -.-> lab-48757{{"Combiner des sous-graphiques avec GridSpec"}} python/for_loops -.-> lab-48757{{"Combiner des sous-graphiques avec GridSpec"}} python/lists -.-> lab-48757{{"Combiner des sous-graphiques avec GridSpec"}} python/tuples -.-> lab-48757{{"Combiner des sous-graphiques avec GridSpec"}} matplotlib/text_annotations -.-> lab-48757{{"Combiner des sous-graphiques avec GridSpec"}} python/importing_modules -.-> lab-48757{{"Combiner des sous-graphiques avec GridSpec"}} python/data_visualization -.-> lab-48757{{"Combiner des sous-graphiques avec GridSpec"}} end

Importation des bibliothèques requises

Nous commençons par importer les bibliothèques nécessaires pour ce laboratoire. Nous utiliserons Matplotlib pour la visualisation de données.

import matplotlib.pyplot as plt

Créer une figure avec des sous-graphiques

Nous créons une figure avec trois colonnes et trois rangées de sous-graphiques.

fig, axs = plt.subplots(ncols=3, nrows=3)

Obtenir le GridSpec à partir des axes

Nous obtenons le GridSpec de la deuxième ligne et de la troisième colonne des sous-graphiques.

gs = axs[1, 2].get_gridspec()

Supprimer les axes de base

Nous supprimons les axes de base qui sont recouverts par les axes plus grands que nous allons créer dans l'étape suivante.

for ax in axs[1:, -1]:
    ax.remove()

Ajouter un axe plus grand

Nous ajoutons un axe plus grand qui couvre la deuxième et la troisième rangées de la dernière colonne.

axbig = fig.add_subplot(gs[1:, -1])

Annoter l'axe plus grand

Nous annotons l'axe plus grand avec du texte.

axbig.annotate('Big Axes \nGridSpec[1:, -1]', (0.1, 0.5),
               xycoords='axes fraction', va='center')

Ajuster la mise en page

Nous ajustons la mise en page des sous-graphiques pour vous assurer qu'ils s'adaptent à la figure.

fig.tight_layout()

Afficher le tracé

Nous affichons le tracé à l'aide de Matplotlib.

plt.show()

Sommaire

Dans ce laboratoire, nous avons appris à combiner deux sous-graphiques à l'aide de subplots et GridSpec dans Matplotlib. Nous avons créé une figure avec des sous-graphiques, obtenu le GridSpec à partir des axes, supprimé les axes de base, ajouté un axe plus grand, annoté l'axe plus grand et ajusté la mise en page des sous-graphiques. Enfin, nous avons affiché le tracé à l'aide de Matplotlib.