Matplotlib est une bibliothèque du langage de programmation Python destinée à tracer et visualiser des données sous forme de graphiques. Elle peut être combinée avec les bibliothèques python de calcul scientifique NumPy et SciPy.
Il permet de produire des graphiques de qualité professionnelle en peu de temps. Il est aussi open source, disponible en libre accès et facile à apprendre et à utiliser. Matplotlib offre de nombreuses fonctionnalités pour personnaliser les graphes.
Installez matplotlib en entrant son nom dans le champ de recherche, puis en sélectionnant l'option Exécuter la commande : pip install matplotlib. L'exécution de la commande installera matplotlib , et tous les packages dont elle dépend (dans ce cas, cela inclut numpy ). Choisissez l'onglet Packages.
plt. plot(x, y, styleDuGraphe) où styleDuGraphe est une chaîne de caractères qui regroupe la couleur de la courbe, le marqueur de point et le style de liaison entre les points.
La bibliothèque Matplotlib.pyplot
Traditionnellement, on l'importe: soit directement dans l'environnement courant (from matplotlib. pyplot import *); soit sous un nom abrégé (import matplotlib. pyplot as plt).
NumPy est très utile pour effectuer des calculs logiques et mathématiques sur des tableaux et des matrices. Cet outil permet d'effectuer ces opérations bien plus rapidement et efficacement que les listes Python. Les arrays NumPy présentent des avantages par rapport aux listes Python traditionnelles.
Pour tracer le graphique, il suffit d'utiliser la fonction plot et de définir les paramètres comme x et y pour l'axe des x et l'axe des y respectivement.
Le tracé de lignes ou courbes se fait avec la fonction plot() de matplotlib. L'ajout d'un titre au graphique se fait en appelant plt. title et les noms des axes se nomment en appelant plt. xlabel et plt.
On utilise la méthode plt. show() de la bibliothèque matplotlib. pyplot as plt en fin de programme afin d'afficher la fenêtre graphique réalisée précédemment.
Il existe deux façons principales de tracer des graphes sous Python : 1. Avec la fonction plot() de matplotlib. pylab 2. Avec la fonction plot() de sympy.
Dans un cours, il est possible d'installer une bibliothèque python pour la rendre ensuite disponible aux étudiants du cours. Pour cela il faut l'installer sous le répertoire lib, puis utiliser des fonctions simples pour l'ajouter à la liste des bibliothèques de l'interpréteur python.
La façon la plus simple de créer un tableau est de le faire à partir d'une liste de listes Python, comme avec une liste classique. Il suffira d'exécuter np. array(tableau) pour transformer notre liste de listes en array NumPy de 3 lignes et 3 colonnes.
Pour tracer des lignes, nous devons utiliser la commande plot du module pyplot . Elle peut ne prendre aucun argument comme nous venons de le voir, mais c'est bien avec des arguments qu'elle est utile.
Pour stocker en mémoire une valeur dans une variable, on utilise simplement le signe égal = . Dans cet exemple, on a mis en mémoire trois variables. Dans a , on a stocké la valeur 3, dans b la valeur 7 et dans c la valeur 12. Remarque importante : ce qui est stocké est le résultat du calcul et non le calcul.
Matplotlib et numpy ne sont pas installés dans Pycharm, il faut suivre cette procédure : Cliquer sur Terminal en bas à gauche de l'écran. Taper la commande pip install matplotlib et valider.
Depuis Python 3.6, une nouvelle façon d'afficher du texte ou des contenus de variables est arrivée. On appelle cela une chaîne de caractères formatée littérale ou f-string. Avec cette méthode, on va mettre directement les noms de variables dans les accolades { } et on n'oubliera pas le petit f avant les guillemets !
Comment afficher les lignes et les colonnes
Les deux méthodes prennent deux paramètres : Index des colonnes Roworl'index d'une ligne ou d'une colonne utilisé pour afficher la ligne ou la colonne spécifique.
Pour tracer des points, il suffit d'utiliser la fonction plt. scatter(abscisses, ordonnées) où abscisses est la liste des abscisses des points qu'on veut tracer et ordonnées la liste des ordonnées. Il peut être intéressant de modifier la couleur selon que les coordonnées vérifient une condition ou pas.
Pour ajouter une légende à chaque courbe lorsqu'il y en a plusieurs, il faut : - ajouter l'argument label='...' à la méthode plot() pour chaque tracé, - executer la méthode legend() . Par défaut, la légende est positionnée de façon optimale par rapport aux courbes.
plt. savefig() : permet de sauvegarder le graphique dans un fichier. Le comportement de plt. show() peut être modifié, notament avec l'option inline dans IPython ou jupyter qui permet d'intégrer les graphiques.
L'histogramme est un outil fréquemment utilisé pour résumer des données discrètes ou continues qui sont présentées par intervalles de valeurs. Il est souvent employé pour montrer les caractéristiques principales de la distribution des données de façon pratique.