Matplotlib Tutoriels

Ce laboratoire vous guidera dans le processus de personnalisation de Matplotlib à l'aide de feuilles de style et de paramètres rc. Matplotlib est une bibliothèque puissante pour créer des visualisations en Python. En personnalisant les propriétés et les styles par défaut de Matplotlib, vous pouvez créer des graphiques uniques et visuellement attrayants.

Dans ce laboratoire, vous allez apprendre à tracer et à manipuler des images à l'aide de la bibliothèque Matplotlib en Python. Vous allez apprendre à importer des données d'image dans des tableaux NumPy, à tracer des tableaux NumPy sous forme d'images, à appliquer des schémas de pseudocolor, à ajouter des références d'échelle de couleur, à examiner des plages de données spécifiques et à explorer différents schémas d'interpolation.

Dans ce laboratoire, nous allons apprendre à créer un graphique en ligne à l'aide de Matplotlib. Les graphiques en ligne sont une visualisation de base qui peut être utilisée pour représenter des points de données connectés par des segments de ligne droite. Nous utiliserons la bibliothèque Matplotlib en Python pour créer un graphique en ligne.

Matplotlib est une bibliothèque Python utilisée pour tracer des graphiques et des visualisations de données. Dans ce laboratoire, vous allez apprendre à utiliser Matplotlib pour créer et enregistrer un simple graphique en ligne.

Dans ce laboratoire, nous explorerons le cycle de vie d'un graphique à l'aide de Matplotlib. Nous commencerons par des données brutes et terminerons en enregistrant une visualisation personnalisée. Nous apprendrons à créer un graphique, à contrôler son style, à personnaliser son apparence, à combiner plusieurs visualisations et à enregistrer le graphique sur le disque.

Ce tutoriel fournit un guide étape par étape pour utiliser l'interface Pyplot dans Matplotlib. Le module Pyplot est une collection de fonctions qui rend Matplotlib fonctionnant comme MATLAB, vous permettant de créer et de personnaliser facilement des graphiques. Ce tutoriel suppose que vous avez une compréhension de base de Matplotlib et de ses concepts.

Ce tutoriel vous guidera dans les bases de Matplotlib en Python, une bibliothèque de tracé pour le langage de programmation Python. Dans ce tutoriel, vous apprendrez à créer et personnaliser différents types de graphiques à l'aide de Matplotlib.

Dans ce laboratoire, nous allons apprendre à créer un graphique en barres à l'aide de la bibliothèque Matplotlib de Python. Nous nous concentrerons sur la manière de contrôler la couleur des barres et des entrées de légende. Cela nous aidera à créer un graphique visuellement attrayant qui est facile à lire et à comprendre.

Ce laboratoire (lab) est conçu pour fournir un guide étape par étape pour l'utilisation de Matplotlib, une bibliothèque Python pour la création de visualisations. Matplotlib est un outil de visualisation de données populaire dans les communautés scientifiques et techniques. Ce tutoriel vous guidera tout au long du processus de création de visualisations à l'aide de Matplotlib.

Matplotlib est une puissante bibliothèque de visualisation de données en Python. Elle fournit une variété d'outils pour créer une large gamme de graphiques, diagrammes et tracés. L'une des fonctionnalités les plus puissantes de Matplotlib est sa capacité à mettre à l'échelle les données. Ce laboratoire vous présentera la AsinhScale, qui est une transformation permettant de tracer des quantités couvrant une plage dynamique très large comprenant à la fois des valeurs positives et négatives.

Dans ce laboratoire, nous allons apprendre à envelopper automatiquement le texte dans Python Matplotlib. Nous explorerons également la manière de contrôler la position et le style du texte dans un graphique Matplotlib.

Ce laboratoire vous apprendra à utiliser la fonction add_floating_axis dans Matplotlib pour ajouter des axes flottants à un graphique, qui peuvent être utilisés pour afficher des informations supplémentaires sur le graphique. Plus précisément, vous apprendrez à ajuster le rembourrage des étiquettes d'échelle et des étiquettes d'axe, ainsi qu'à ajuster la position des échelles sur les axes flottants.

Dans la visualisation de données, les barres de couleur sont utilisées pour représenter la plage de valeurs d'un ensemble de données en utilisant la couleur. Matplotlib est une bibliothèque Python pour créer diverses visualisations, y compris les barres de couleur. Dans ce laboratoire, nous allons apprendre à personnaliser les étiquettes des graduations sur une barre de couleur dans Matplotlib.

Dans ce laboratoire, vous allez apprendre à créer des cartes de couleurs à l'aide de Matplotlib. Les cartes de couleurs sont utiles lors de la visualisation de données, car elles offrent un moyen de représenter des données numériques à travers des couleurs. Matplotlib fournit une variété de cartes de couleurs intégrées, ainsi que la possibilité de créer des cartes de couleurs personnalisées.

Dans ce tutoriel, nous allons apprendre à utiliser la bibliothèque matplotlib pour créer des barres de couleur pour des visualisations. Les barres de couleur sont un outil utile pour aider à interpréter les visualisations, en fournissant une échelle de couleur qui correspond aux données tracées. Nous utiliserons matplotlib pour créer des barres de couleur pour des visualisations avec des valeurs de données positives et négatives.

Dans ce laboratoire, nous allons apprendre à créer un graphique de démonstration de couleurs à l'aide de la bibliothèque Matplotlib de Python. Matplotlib propose diverses façons de spécifier les couleurs, qui peuvent être utilisées dans des graphiques, des diagrammes et autres visualisations. Nous allons explorer ces différentes façons de spécifier les couleurs et les utiliser pour créer un graphique montrant la tension en fonction du temps.

Dans la visualisation de données, les cartes de couleurs sont utilisées pour représenter des données numériques par la couleur. Cependant, parfois, la distribution des données peut être non linéaire, ce qui peut rendre difficile de discerner les détails des données. Dans de tels cas, la normalisation des cartes de couleurs peut être utilisée pour projeter les cartes de couleurs sur les données de manière non linéaire pour aider à visualiser les données plus précisément. Matplotlib fournit plusieurs méthodes de normalisation, y compris SymLogNorm et AsinhNorm, qui peuvent être utilisées pour normaliser les cartes de couleurs. Ce laboratoire montrera comment utiliser SymLogNorm et AsinhNorm pour projeter les cartes de couleurs sur des données non linéaires.

Dans ce tutoriel, nous allons apprendre à créer un chemin composé à l'aide de Matplotlib en Python. Un chemin composé est une collection de chemins simples qui peut être utilisée pour créer des formes complexes. Nous allons créer un chemin composé en combinant deux polygones simples, un rectangle et un triangle.