Personnaliser les paramètres par défaut de Matplotlib avec Python

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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

Ce laboratoire vous guidera tout au long du processus de personnalisation des .rcParams en direct à l'aide de Matplotlib Python. Vous allez apprendre à définir des fonctions dans un module personnalisé qui définissent les paramètres par défaut pour les figures, et à utiliser ces paramètres par défaut pour créer différents ensembles de paramètres par défaut pour les figures, tels qu'un ensemble pour la publication et un autre pour l'exploration interactive.

Conseils sur la machine virtuelle

Une fois le démarrage de la machine virtuelle terminé, cliquez dans le coin supérieur gauche pour passer à l'onglet Carnet de notes 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.

Créer une fonction pour définir les paramètres par défaut

Pour créer une fonction qui définit les paramètres par défaut pour vos figures, vous pouvez utiliser la méthode rcParams.update(). Cette méthode prend un dictionnaire de noms et de valeurs de paramètres, et met à jour les valeurs par défaut actuelles avec les nouvelles. Voici un exemple d'une fonction qui définit certains paramètres par défaut pour les figures destinées à la publication :

def set_pub():
    rcParams.update({
        "font.weight": "bold",  ## police en gras
        "tick.labelsize": 15,   ## étiquettes d'échelle de grande taille
        "lines.linewidth": 1,   ## lignes épaisse
        "lines.color": "k",     ## lignes noires
        "grid.color": "0.5",    ## lignes de grille grises
        "grid.linestyle": "-",  ## lignes de grille solides
        "grid.linewidth": 0.5,  ## lignes de grille fines
        "savefig.dpi": 300,     ## sortie à une résolution plus élevée.
    })

Personnaliser les paramètres par défaut

Pour personnaliser les paramètres par défaut pour une figure spécifique, vous pouvez à nouveau utiliser la méthode rcParams.update(). Cette fois-ci, vous passerez un dictionnaire de noms et de valeurs de paramètres que vous voulez définir pour cette figure. Voici un exemple qui définit certains paramètres par défaut pour une figure spécifique :

import matplotlib.pyplot as plt

plt.rcParams.update({
    "font.weight": "bold",
    "xtick.major.size": 5,
    "xtick.major.pad": 7,
    "xtick.labelsize": 15,
    "grid.color": "0.5",
    "grid.linestyle": "-",
    "grid.linewidth": 5,
    "lines.linewidth": 2,
    "lines.color": "g",
})

Créer des sous-graphiques

Pour créer des sous-graphiques dans Matplotlib, vous pouvez utiliser la méthode subplot(). Cette méthode prend trois arguments : le nombre de lignes, le nombre de colonnes et le numéro du graphique. Voici un exemple qui crée trois sous-graphiques :

plt.subplot(311)
plt.plot([1, 2, 3])

plt.subplot(312)
plt.plot([1, 2, 3])
plt.grid(True)

plt.subplot(313)
plt.plot([1, 2, 3])
plt.grid(True)

Afficher la figure

Pour afficher la figure, vous pouvez utiliser la méthode show(). Voici un exemple :

plt.show()

Réinitialiser les paramètres par défaut

Pour réinitialiser les paramètres par défaut à leurs valeurs d'origine, vous pouvez utiliser la méthode rcdefaults(). Voici un exemple :

plt.rcdefaults()

Récapitulatif

Dans ce laboratoire, vous avez appris à personnaliser .rcParams sur le vol à l'aide de Matplotlib en Python. Vous avez appris à définir des fonctions qui définissent les paramètres par défaut pour vos figures, à personnaliser les paramètres par défaut pour une figure spécifique, à créer des sous-graphiques, à afficher la figure et à réinitialiser les paramètres par défaut à leurs valeurs d'origine. Avec ces compétences, vous pouvez créer des figures personnalisées pour vos publications et vos explorations interactives.