Création de barres de couleur avec Matplotlib

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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

Dans ce tutoriel, nous allons apprendre à utiliser la bibliothèque matplotlib pour créer des barres de couleur pour les visualisations. Les barres de couleur sont un outil utile pour aider à interpréter les visualisations, en fournissant une échelle de couleur qui correspond aux données tracées. Nous utiliserons matplotlib pour créer des barres de couleur pour les visualisations avec des valeurs de données positives et négatives.

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 Carnet de notes pour accéder au carnet Jupyter pour la pratique.

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 nécessaires

Nous commençons par importer les bibliothèques nécessaires : numpy et matplotlib.pyplot.

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

Générer des données

Nous générons quelques données d'échantillonnage pour le tracé, en utilisant la fonction mgrid de numpy.

## setup some generic data
N = 37
x, y = np.mgrid[:N, :N]
Z = (np.cos(x*0.2) + np.sin(y*0.3))

Créer un tracé et une barre de couleur pour les données positives

Nous créons un tracé des données positives et ajoutons une barre de couleur au tracé en utilisant la fonction colorbar.

## plot just the positive data and save the
## color "mappable" object returned by ax1.imshow
pos = plt.imshow(Zpos, cmap='Blues', interpolation='none')

## add the colorbar using the figure's method,
## telling which mappable we're talking about and
## which axes object it should be near
plt.colorbar(pos)

Créer un tracé et une barre de couleur pour les données négatives

Nous créons un tracé des données négatives et ajoutons une barre de couleur au tracé en utilisant la fonction colorbar. Cette fois, nous spécifions l'emplacement de la barre de couleur, ainsi que les paramètres d'ancrage et de réduction.

## repeat everything above for the negative data
## you can specify location, anchor and shrink the colorbar
neg = plt.imshow(Zneg, cmap='Reds_r', interpolation='none')
plt.colorbar(neg, location='right', anchor=(0, 0.3), shrink=0.7)

Créer un tracé avec les données positives et négatives

Nous créons un tracé avec les données positives et négatives et ajoutons une barre de couleur au tracé en utilisant la fonction colorbar. Cette fois, nous spécifions les valeurs minimales et maximales pour la barre de couleur en utilisant les paramètres vmin et vmax.

## Plot both positive and negative values between +/- 1.2
pos_neg_clipped = plt.imshow(Z, cmap='RdBu', vmin=-1.2, vmax=1.2,
                             interpolation='none')

## Add minorticks on the colorbar to make it easy to read the
## values off the colorbar.
cbar = plt.colorbar(pos_neg_clipped, extend='both')
cbar.minorticks_on()

Sommaire

Dans ce tutoriel, nous avons appris à utiliser la bibliothèque matplotlib pour créer des barres de couleur pour des visualisations. Nous avons vu comment créer des barres de couleur pour des visualisations avec des valeurs de données positives et négatives. Avec ces outils, nous pouvons créer des visualisations plus informatives et utiles.