Tutoriel de visualisation avec Matplotlib

Introduction

Ce tutoriel vous guidera tout au long de la création d'un graphique simple à l'aide de la bibliothèque Matplotlib de Python. Matplotlib est une bibliothèque de visualisation de données largement utilisée dans le calcul scientifique pour créer des visualisations statiques, animées et interactives en Python.

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 d'adresses 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.

Importez les bibliothèques nécessaires

Avant de commencer à créer le graphique, nous devons importer les bibliothèques nécessaires. Dans ce cas, nous devons importer numpy et matplotlib.pyplot.

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

Générer des données

Nous devons générer des données pour le graphique. Dans cet exemple, nous allons générer deux tableaux, t et s.

t = np.arange(0.0, 2.0, 0.01)
s = 1 + np.sin(2 * np.pi * t)

Créer le graphique

Maintenant que nous avons les données, nous pouvons créer le graphique. Tout d'abord, nous créons un objet figure et un objet axe à l'aide de plt.subplots(). Ensuite, nous traçons les données à l'aide de ax.plot().

fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(t, s)

Ajouter des étiquettes et un titre

Nous pouvons ajouter des étiquettes aux axes x et y, ainsi qu'un titre au graphique à l'aide de ax.set().

ax.set(xlabel='time (s)', ylabel='voltage (mV)', title='About as simple as it gets, folks')

Ajouter une grille

Enfin, nous pouvons ajouter une grille au graphique à l'aide de ax.grid().

ax.grid()

Afficher le graphique

Nous pouvons utiliser plt.show() pour afficher le graphique.

plt.show()

Sommaire

Ce tutoriel vous a guidé dans la création d'un graphique simple à l'aide de Matplotlib. Nous avons commencé par importer les bibliothèques nécessaires, généré des données pour le graphique, créé le graphique, ajouté des étiquettes et un titre, puis ajouté une grille. Matplotlib est une bibliothèque puissante pour créer des visualisations en Python, et ce tutoriel n'est que le début de ce que vous pouvez faire avec elle.