Visualisation Matplotlib avec des axes rabattus

Introduction

Dans ce laboratoire, nous allons apprendre à créer une visualisation à l'aide de Matplotlib avec des "axes déplacés". Les axes déplacés désignent la technique de visualisation où les axes (les lignes entourant le graphique) sont déplacés vers les bords extérieurs de la zone de tracé.

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 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

Tout d'abord, nous devons importer les bibliothèques nécessaires. Nous allons utiliser la bibliothèque Matplotlib et NumPy pour générer des données aléatoires.

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

Fixer la graine aléatoire

Pour la reproductibilité, nous allons fixer la graine aléatoire à l'aide de NumPy.

np.random.seed(19680801)

Créer une figure et des axes

Nous allons créer une figure et un objet axe à l'aide de plt.subplots(). La fonction imshow() est utilisée pour afficher les données aléatoires sous forme d'image.

fig, ax = plt.subplots()

image = np.random.uniform(size=(10, 10))
ax.imshow(image, cmap=plt.cm.gray)
ax.set_title('dropped spines')

Décaler les axes

Nous allons déplacer les axes gauche et inférieur vers l'extérieur de 10 points à l'aide de la fonction set_position(). L'argument de set_position() est un tuple avec deux éléments. Le premier élément représente la position de l'axe, et le second élément représente la distance entre l'axe et la zone de tracé.

ax.spines[['left', 'bottom']].set_position(('outward', 10))

Cacher les axes supérieur et droit

Nous allons cacher les axes supérieur et droit à l'aide de la fonction set_visible().

ax.spines[['top', 'right']].set_visible(False)

Afficher le tracé

Enfin, nous allons afficher le tracé à l'aide de plt.show().

plt.show()

Sommaire

Dans ce laboratoire, nous avons appris à créer une visualisation à l'aide de Matplotlib avec des "axes rabattus". Nous avons utilisé la fonction set_position() pour déplacer les axes gauche et inférieur vers l'extérieur et la fonction set_visible() pour cacher les axes supérieur et droit. Cette technique est utile pour améliorer la clarté et l'esthétique des tracés.