Les outils de résolution pour les problèmes de mathématiques ne cessent d’être de plus en plus performants pour faciliter cette tâche. Parfois, il est difficile de comprendre certaines données sans les transposer en graphique. C’est ainsi que la bibliothèque Matplotlib est née.
Il s’agit d’une innovation mise au point par des ingénieurs afin de créer un graphique dans le but de trouver des solutions à des fonctions.
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Plan de l'article
Définition de Matplotlib
Matplotlib indique le regroupement de plusieurs modules d’outils dans un package sous forme d’une bibliothèque. Matplotlib va servir à créer des graphiques par l’intermédiaire de Python. C’est pour cela qu’il est possible de concevoir tous les types de graphiques.
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Vous pouvez avoir une représentation en 3D, une carte, des lignes, des points ou encore des gradients. Tous ces éléments pourront être illustrés avec des couleurs afin de simplifier la distinction entre les différentes données.
En utilisant Matplotlib, il est possible d’avoir le contrôle sur tous les paramètres qui sont introduits dans le graphique. Vous pouvez aller jusqu’à positionner diverses légendes.
La bibliothèque Matplotlib vous donne ainsi le privilège de ne plus vous compliquer la vie avec les syntaxes et les formules difficiles à comprendre.
Les avantages de Matplotlib
C’est un outil flexible et personnalisable. Vous pouvez coupler Matplotlib avec de nombreux langages de programmation et de nombreux environnements pour avoir un graphique parfaitement explicite.
La vitesse de création des graphiques est rapide. Cela n’enlève en rien le professionnalisme du rendu final. En utilisant cet outil, vous avez une liberté totale sur votre travail. Vous pouvez apprendre à manipuler Matplotlib facilement pour résoudre vos problèmes en un temps record.
La personnalisation des graphiques est possible en utilisant plusieurs fonctionnalités. Vous pouvez contrôler la taille, la résolution, les couleurs, le style de ligne, les marqueurs, les fonds, les échelles, les légendes ou encore les polices de caractères.
Vous pouvez également choisir n’importe quel format pour sauvegarder votre graphique. Parmi les formats vectoriels, il y a l’EPS, le PDF et le SVG. Quant aux formats de bitmap, vous pouvez avoir un fichier PNG, JPG, TIFF …
La création des graphiques avec la bibliothèque Matplotlib
Il n’y a rien de plus simple que créer un graphique avec Matplotlib. Pour commencer, vous devez importer un module portant le nom de Pyplot. Vous avez ensuite le choix entre plusieurs fonctions de graphique.
Le scatter (x,y) est utilisé pour afficher un graphique à points qui va de x à y. Ce premier choix est le procédé le plus rapide vous permettant d’examiner un nuage de points.
Il est également possible de visualiser une fonction mathématique par l’intermédiaire d’une simple ligne de code. Avec Plot (x,y), vous avez un graphique linéaire entre x et y alors que hist. (x) vous permet d’afficher un histogramme de x.
Il existe encore d’autres types de visualisation vous permettant de transcrire des données.
Prenons l’exemple d’un diagramme à barre qui est destiné pour l’agrégation des données catégoriques en fonction de certaines méthodes. Ce diagramme vous donne aussi la possibilité de visualiser une action ayant deux variables.
Encore mieux, l’utilisation de Matplotlib vous permet d’avoir le contrôle sur le style de votre graphique. Vous pouvez lui donner la couleur de votre choix, le style de ligne, l’épaisseur ou encore la transparence.
Les différents styles de graphiques avec Matplotlib
Précisons que vos graphiques peuvent être personnalisés grâces aux outils offerts par Matplotlib. Pour ce faire, les fonctions plot et scatter doivent être dotées de certains arguments.
Les arguments les plus utiles sont entre autres c qui fait référence à la couleur du graphique, lw pour l’épaisseur du trait et ls pour le style de trait par rapport aux graphiques linéaires. Il y a également le marker pour le style de point si il s’agit d’un graphique à points et alpha est utilisé pour rendre transparent la ligne ou les points de votre graphique.
Comme la bibliothèque Matplotlib est indispensable pour la visualisation des données, vous pouvez superposer les deux graphiques plot et scatter l’un sur l’autre. Selon le rendu qui vous convient, il est aussi possible de les séparer afin de pouvoir correctement distinguer leurs différences.
Par l’intermédiaire d’une fonction qu’on appelle subplot, vous allez ainsi créer différentes sous-figures.
La division d’une figure en plusieurs sous-figures
Nous venons de dire que subplot est la fonction à utiliser pour diviser une figure en plusieurs sous-figures. Cet outil va vous permettre de créer une grille de sous-figures. Afin de réaliser cette conception, vous devez vous servir de 3 nombres.
La fonction va ainsi contenir le nombre de lignes de la grille, le nombre de colonnes de la grille et la sous-figure qui fera l’objet du travail. Ce qui va donner cette transcription : plt.subplot (#lignes, #colonnes, sous-figure).
Lorsque les deux graphiques seront séparés, le résultat aura l’air d’être compressé. La définition d’une nouvelle figure plus large sera ainsi nécessaire. Cela pourra se faire en constituant un nouveau code. Vous allez également indiquer les dimensions de cette figure.
