Personnalisation des marqueurs Matplotlib pour la visualisation de données

Introduction

Dans ce laboratoire, nous allons explorer différentes façons de spécifier des marqueurs à l'aide de Python Matplotlib. Les marqueurs sont utilisés pour désigner des points sur un graphique et peuvent être personnalisés de diverses manières pour améliorer la visualisation des données.

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 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 limites 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 graine aléatoire

Nous allons commencer par importer les bibliothèques nécessaires et définir une graine aléatoire pour garantir la reproductibilité des résultats.

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

## Définition de la graine aléatoire
np.random.seed(19680801)

Générer des données aléatoires

Nous allons générer des données aléatoires à l'aide du module random de NumPy.

x = np.random.rand(10)
y = np.random.rand(10)
z = np.sqrt(x**2 + y**2)

Créer des sous-graphiques

Nous allons créer une grille de sous-graphiques 2x3 à l'aide de la fonction subplots().

fig, axs = plt.subplots(2, 3, sharex=True, sharey=True, layout="constrained")

Personnaliser les marqueurs

Nous allons personnaliser les marqueurs de la manière suivante :

Méthode 1 : Symbole de marqueur Matplotlib

Nous allons utiliser le paramètre marker pour spécifier un symbole de marqueur Matplotlib.

axs[0, 0].scatter(x, y, s=80, c=z, marker=">")
axs[0, 0].set_title("marker='>'")

Méthode 2 : Marqueur issu de TeX

Nous allons utiliser le paramètre marker pour spécifier un marqueur issu de TeX en entourant le nom d'un symbole TeX entre des signes $.

axs[0, 1].scatter(x, y, s=80, c=z, marker=r"$\clubsuit$")
axs[0, 1].set_title(r"marker=r'\$\clubsuit\$'")

Méthode 3 : Marqueur issu d'un chemin

Nous allons utiliser le paramètre marker pour spécifier un chemin personnalisé de N sommets sous forme d'un tableau semblable à un tableau (N, 2).

verts = [[-1, -1], [1, -1], [1, 1], [-1, -1]]
axs[0, 2].scatter(x, y, s=80, c=z, marker=verts)
axs[0, 2].set_title("marker=verts")

Méthode 4 : Marqueur de polygone régulier

Nous allons utiliser le paramètre marker pour spécifier un marqueur de polygone régulier en utilisant un tuple (N, 0).

axs[1, 0].scatter(x, y, s=80, c=z, marker=(5, 0))
axs[1, 0].set_title("marker=(5, 0)")

Méthode 5 : Marqueur d'étoile régulière

Nous allons utiliser le paramètre marker pour spécifier un marqueur d'étoile régulière en utilisant un tuple (N, 1).

axs[1, 1].scatter(x, y, s=80, c=z, marker=(5, 1))
axs[1, 1].set_title("marker=(5, 1)")

Méthode 6 : Marqueur d'astérisque régulier

Nous allons utiliser le paramètre marker pour spécifier un marqueur d'astérisque régulier en utilisant un tuple (N, 2).

axs[1, 2].scatter(x, y, s=80, c=z, marker=(5, 2))
axs[1, 2].set_title("marker=(5, 2)")

Afficher le graphique

Nous allons afficher le graphique à l'aide de la fonction show().

plt.show()

Sommaire

Dans ce laboratoire, nous avons appris différentes façons de personnaliser les marqueurs dans Matplotlib de Python. Nous avons exploré diverses méthodes pour spécifier les marqueurs et démontré leur utilisation avec des exemples de code. En personnalisant les marqueurs, nous pouvons améliorer l'attrait visuel de nos graphiques de données et les rendre plus informatifs.