Matplotlib Tutoriels
Matplotlib propose un parcours d'apprentissage structuré pour la visualisation des données en Python. Nos tutoriels couvrent divers types de graphiques, options de personnalisation et meilleures pratiques, adaptés aux scientifiques des données débutants et intermédiaires. Avec des laboratoires gratuits et des exemples pratiques, vous acquerrez une expérience concrète dans la création de visualisations informatives et attrayantes. Notre environnement de visualisation des données vous permet d'expérimenter avec les fonctions Matplotlib et de voir des résultats graphiques immédiats.
Tutoriel sur l'interface Pyplot de Matplotlib
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.
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Créer un graphique en ligne avec Matplotlib
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.
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Simple Axis Pad
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.
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Tracé d'images avec Matplotlib
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.
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Personnalisation des visualisations Matplotlib
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.
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Le cycle de vie d'un graphique
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.
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Annoter un graphique à l'aide de Matplotlib
Ce tutoriel vous guidera tout au long du processus d'annotation d'un graphique à l'aide de Matplotlib. L'annotation d'un graphique est un moyen utile de souligner des fonctionnalités ou des points de données spécifiques sur un graphique. Dans ce tutoriel, nous démontrerons comment annoter un graphique avec une flèche pointant vers les coordonnées fournies.
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Annoter avec des unités
Ce tutoriel vous guidera tout au long du processus de création d'annotations de texte et de flèche à l'aide d'un graphique à l'échelle du centimètre dans Matplotlib de Python.
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Annoter les graphiques Matplotlib avec des systèmes de coordonnées
Matplotlib est un puissant outil de visualisation qui permet aux utilisateurs de créer une grande variété de graphiques et de diagrammes. Les annotations sont une fonction importante de Matplotlib qui permettent aux utilisateurs d'ajouter du texte et des flèches à leurs graphiques. Dans ce tutoriel, nous allons apprendre à utiliser différents systèmes de coordonnées pour les annotations.
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Graphiques Matplotlib annotés en Python
Ce tutoriel vous guidera tout au long du processus de création d'un graphique avec des annotations à l'aide de Matplotlib en Python. Vous apprendrez à connecter deux points avec une flèche, à ajouter une ellipse au graphique et à personnaliser le style de la flèche et les propriétés de l'ellipse.
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Création d'artistes avec des unités
Dans ce laboratoire, vous allez apprendre à créer des artistes avec des unités dans Matplotlib. Vous créerez différents types d'artistes, tels qu'une ligne, du texte et un patch, et les ajouterez à un tracé. Vous définirez également les unités pour les axes x et y, et apprendrez à convertir les unités en scalaires.
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Personnalisation du positionnement des graduations dans Matplotlib
Dans ce laboratoire, nous allons apprendre à définir le comportement du positionnement automatique des graduations dans Matplotlib. Par défaut, Matplotlib choisira le nombre de graduations et leurs positions de manière à ce qu'il y ait un nombre raisonnable de graduations sur l'axe et qu'elles soient situées à des nombres 'arrondis'. Cependant, il peut ne pas y avoir de graduations sur les bords du graphique. Nous allons apprendre à basculer le mode d'autolimitation des axes sur 'round_numbers' pour maintenir les graduations à des nombres arrondis et également avoir des graduations sur les bords.
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Techniques de visualisation de données avec 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.
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Créer des graphiques polaires avec Python Matplotlib
Dans ce laboratoire, vous allez apprendre à créer un graphique polaire et à l'annoter à l'aide de la bibliothèque Python Matplotlib. Un graphique polaire est un graphique tracé en utilisant les coordonnées polaires. Il est utile pour visualiser des phénomènes cycliques tels que les ondes, les saisons et les marées.
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Traçage d'flèches avec Matplotlib
Matplotlib est une bibliothèque de traçage puissante en Python. Elle offre une variété de visualisations personnalisables telles que des graphes de ligne, des graphes de dispersion, des diagrammes en barres, des histogrammes, etc. L'une des visualisations que Matplotlib propose est le Traçage d'flèches. Les tracés d'flèches sont utilisés pour encoder la 'force' des flèches telles que les probabilités de transition dans un modèle de Markov en utilisant la longueur, la largeur ou l'alpha (opacité) des flèches.
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Tracer des formes avec Matplotlib en Python
Dans ce laboratoire, nous allons apprendre à tracer diverses formes à l'aide de la bibliothèque Matplotlib en Python. Matplotlib est une bibliothèque de tracé pour le langage de programmation Python et son extension mathématique numérique NumPy. Elle fournit une API orientée objet pour intégrer des tracés dans des applications utilisant des outils GUI généralistes tels que Tkinter, wxPython, Qt ou GTK.
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Contrôle programmatique de l'ajustement des sous-graphiques
Matplotlib est une bibliothèque puissante pour créer des visualisations en Python. Parfois, lors de la création de graphiques, vous pouvez avoir besoin d'ajuster manuellement les paramètres des sous-graphiques. Ce laboratoire vous montrera comment ajuster programmatiquement les paramètres des sous-graphiques en fonction de la taille des étiquettes.
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Visualisations Matplotlib pour l'analyse de données
Dans ce tutoriel, vous allez apprendre à utiliser Matplotlib pour créer des visualisations en Python. Matplotlib est une bibliothèque de visualisation de données populaire en Python utilisée pour créer une variété de graphiques et diagrammes. Avec Matplotlib, vous pouvez créer des graphiques en ligne, des graphiques de dispersion, des graphiques en barres, des histogrammes et de nombreux autres types de visualisations.
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