Introduction à <https://matplotlib.org>

Présentation succincte du module https://matplotlib.org/ très utilisé en python pour représenter ds graphiques et à la base de la bibliothèque https://seaborn.pydata.org/.

Le module matplotlib peut être une difficile à utiliser, ses notations ne sont pas cohérentes entre-elles, les paramètres des fonctions sont souvent abscons et il y a toujours plusieurs façon d'arriver au même résultat. Bref, cela peut être très pénible de s'en sortir.

Nous allons présenter une procédure permettant de presque toujours s'en sortir. Au final, lorsque vous aurez les bases de https://matplotlib.org/ nous ne saurions trop vous conseiller de lui préférer https://seaborn.pydata.org/ qui est une surcouche de https://matplotlib.org/ qui est d'une part plus jolie et d'autre part plus rationnelle dans son utilisation.

Écrire du code avec https://matplotlib.org/

Pour cette partie du cours nous aurons besoin de plus que la console. Il faudra en effet exécuter plusieurs lignes de python à la suite. Nous allons utiliser un notebook pour cela.

Une fois le notebook ouvert, on pourra écrire plusieurs lignes dans une cellule avant de l'exécuter.

Commençons par importer les bibliothèques dans la première cellule :

1. copier/coller le code ci-dessous dans la première cellule de votre notebook

2. exécutez la cellule

   import matplotlib as mpl
   import matplotlib.pyplot as plt
   import numpy as np

Vous devriez arriver à quelque chose du genre :

Un premier graphique

Pour dessiner un graphique, on procédera toujours de la même façon :

1. on crée les données à représenter
2. créer le graphique avec matplotlib : fig, ax = plt.subplots(figsize=(20, 5))
3. ajouter des choses au dessin : plusieurs commandes ajoutant des choses au dessin, c'est à dire ax
4. représenter la figure (commande plt.show()) ou la sauver dans un fichier

Le code suivant permet de représenter la courbe $y=x^2$ :

# 1. création des données

x = []
y = []
for i in range(1000):
    x.append(i)
    y.append(i ** 2)

# 2. créer le dessin (ici ax)

fig, ax = plt.subplots(figsize=(20, 5))

# 2.1 limite des axes

ax.set_xlim(0, 1000)  # bornes de l'axe des abscisses
ax.set_ylim(0, 1000000)  # bornes de l'axe des ordonnées

# 2.2 les légendes

ax.set_title("la courbe y=x^2")
ax.set_xlabel('x')
ax.set_ylabel('x^2')

# 3. ajouter des choses au dessin

ax.plot(x, y)

# 4. représenter le graphique

plt.show()

Vous devriez arriver à quelque chose du genre :

Essayons de comprendre comment tout ça fonctionne :

1. la partie 1 crée deux listes, x et y qui vont représentez les points $(x[i], y[i])$ à représenter
2. la première ligne de la partie 2 crée les objets matplotlib sur lesquelles tracer les courbes.
   • On utilise ici ax qui représente un dessin de 20 unités sur 5.
   • on peut paramétrer l'objet ax pour limiter le graphique.
3. la troisième partie dessine nos points (reliés par des segments) sur l'objet ax. La fonction ax.plot demande d'avoir 2 tableaux $x$ et$ $y$ de même dimensions en paramètre. Elle tracera les points $(x[i], y[i])$ et les reliera entre eux.
4. enfin, on représente l'objet ax à l'écran.

x = []
y = []
y2 = []

for i in range(1000):
    x.append(i)
    y.append(i ** 2)
    y2.append(.5 * i ** 2)

fig, ax = plt.subplots(figsize=(20, 5))

ax.plot(x, y)
ax.plot(x, y2)

plt.show()

Remarquez que les points ne sont pas représentés, uniquement les segments qui forment une courbe. Si vous voulez représenter des points, regardez du côté de la méthode scatter.

Sauver une figure

Pour sauver votre graphique au format pdf, vous pouvez remplacez la partie 4 du code de la partie précédente par la ligne : plt.savefig("graphique.pdf", format="pdf", bbox_inches='tight').

Plusieurs figures

Il est tout à fait possible d'avoir plusieurs figures.

x = []
y = []
y2 = []

for i in range(1000):
    x.append(i)
    y.append(i ** 2)
    y2.append(.5 * i ** 2)

fig, axes = plt.subplots(2, 1, figsize=(20, 5))


for i in range(len(axes)):  # bornes pour les axes de chaque figure
    axes[i].set_xlim(0, 1000)
    axes[i].set_ylim(0, 1000000)


axes[0].set_title("la courbe y=x^2")
axes[1].set_title("la courbe y=.5 * x^2")

axes[0].set_xlabel('x')
axes[1].set_xlabel('x')
axes[0].set_ylabel('x^2')
axes[1].set_ylabel('.5 * x^2')

axes[0].plot(x, y)
axes[1].plot(x, y2)

plt.show()

fig, ax = plt.subplots(figsize=(20, 5), ncols=2) 

fig, ax = plt.subplots(figsize=(20, 5), nrows=2) 

fig, ax = plt.subplots(figsize=(20, 5), nrows=2, ncols=2) 

Tracé d'un histogramme

# 1. création des données
x = ['premier', 'deuxième', 'troisième', 'quatrième', 'cinquième']
y = [2, 5, 3, 8, 11]

# 2. créer le dessin (ici ax)
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 7))


# 2.2 les légendes
ax.set_title("un histogramme")
ax.set_xticks(range(len(x)))
ax.set_xticklabels(x, rotation=45)

# 3. ajouter des choses au dessin
ax.bar(range(len(y)), y, color="green", 
        edgecolor = 'red', linewidth = 1, 
        ecolor = 'black')

# 4. représenter le graphique
plt.show()

On a ajouté les attributs ax.set_xticks et ax.set_xticklabels pour représenter les significations dus histogrammes.

Tracé camembert

# 1. création des données
nom = ["un", "deux", "trois", "quatre"]
valeurs = [5000, 26000, 21400, 12000]
separation = (0.1, 0.1, 0.1, 0.1)

# 2. créer le dessin (ici ax)
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 7))


# 2.2 les légendes
ax.set_title("un camembert")

# 3. ajouter des choses au dessin
ax.pie(valeurs, explode=separation, labels=nom, autopct='%1.1f%%', shadow=True)

# 4. représenter le graphique
plt.show()

Pimper vos dessins

Un bon point de départ pour explorer els diverses possibilités de plot est de lire et faire le tutoriel :

Faire une belle figure prend du temps.

Exercices