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Cheatsheet Python / Matplotlib ​

documentation officielle

Introduction ​

matplotlib est une bibliothèque de traçage en Python qui offre des fonctions pour une grande variété de graphiques statiques, animés et interactifs. Elle est particulièrement utile pour visualiser des données et des résultats d'analyse.

Getting Started ​

Pour utiliser matplotlib, vous devez l'installer et l'importer dans votre projet, habituellement avec pyplot, un sous-module qui offre une interface similaire à MATLAB.

python
# Installation (dans votre terminal ou prompt de commande)
pip install matplotlib

# Importation dans votre script Python
import matplotlib.pyplot as plt

Création de courbes simples ​

  1. Affichage d'un signal en fonction du temps :

    python
    import numpy as np
temps = np.linspace(0, 10, 1000)  # 1000 points de temps de 0 à 10 secondes
signal = np.sin(temps)  # Signal sinusoïdal

plt.plot(temps, signal)
plt.show()

  2. Superposition de signaux :

    python
    signal2 = np.cos(temps)  # Un second signal
plt.plot(temps, signal, label='sin(temps)')
plt.plot(temps, signal2, label='cos(temps)')
plt.legend()  # Affiche la légende
plt.show()

Personnalisation de base des graphiques ​

  1. Légende : Utilisez l'argument label dans la fonction plot et appelez plt.legend() pour afficher la légende.

  2. Annotation des axes :

    python
    plt.xlabel('Temps (s)')
plt.ylabel('Amplitude')

  3. Titre des figures :

    python
    plt.title('Mon Signal')

  4. Apparence des courbes : Vous pouvez personnaliser l'apparence des courbes en utilisant des arguments supplémentaires dans plot.

    • Changement de couleur : plt.plot(temps, signal, color='red')
    • Changement du type de ligne : plt.plot(temps, signal, linestyle='--')
    • Ajout de marqueurs : plt.plot(temps, signal, marker='o')

  5. Limites des axes : Définissez les limites des axes avec plt.xlim([xmin, xmax]) et plt.ylim([ymin, ymax]).

  6. Grille : Ajoutez une grille pour améliorer la lisibilité avec plt.grid(True).

Exemple complet ​

python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

temps = np.linspace(0, 10, 1000)
signal = np.sin(temps)
signal2 = np.cos(temps)

plt.plot(temps, signal, label='sin(temps)', color='blue', linestyle='-', marker='')
plt.plot(temps, signal2, label='cos(temps)', color='red', linestyle='--', marker='')

plt.xlabel('Temps (s)')
plt.ylabel('Amplitude')
plt.title('Sinus et Cosinus en fonction du Temps')
plt.legend()
plt.grid(True)
plt.xlim([0, 10])
plt.ylim([-1.5, 1.5])

plt.show()

Cet exemple illustre comment créer un graphique de deux signaux superposés, avec une personnalisation de base pour améliorer la présentation et la lisibilité.

Step1