7. Produire des graphiques avec Matplotlib

Toutes les figures présentes dans ce chapitre sont disponibles sur cette page, avec un rendu en couleur, et interactif pour l’animation.

7.1 Les bases de Matplotlib

7.2 Les figures et systèmes d’axes

• Figure 7.1 – Une figure simple n’utilise qu’un seul système d’axes.
• Figure 7.2 – Une figure complexe peut contenir plusieurs systèmes d’axes alignés.
• Figure 7.3 – Une figure complexe peut contenir plusieurs systèmes d’axes intégrés.

7.3. Les différents types de visualisations

• Figure 7.4 – Les placements les plus sophistiqués peuvent se faire sur une grille.
• Figure 7.5 – L’argument gridspec_kw permet d’éviter de définir une grille manuellement.
• Figure 7.6 – De nombreux types de visualisations répondent à différents besoins: courbes simples plot(), histogrammes pour les densités hist(), nuages de points scatter() ou boîtes à moustaches boxplot().
• Figure 7.7 – Les informations en trois dimensions peuvent être affichées sous forme de cartes de densité pcolormesh(), de lignes de niveaux contour(), de champs de gradients quiver() ou de graphes en trois dimensions plot_surface().
• Figure 7.8 – Exemple de visualisation avec un système d’axes polaires: la courbe papillon de Temple Fay
• Figure 7.9 – On peut combiner plusieurs styles de visualisations sur le même système d’axes.

7.4. Le contrôle du style

• Figure 7.10 – Spécification du style à la création d’un type de visualisation
• Figure 7.11 – Quelques couleurs proposées par Matplotlib
• Figure 7.12 – Quelques tables de couleurs proposées par Matplotlib
• Figure 7.13 – Quelques tables de couleurs proposées par Matplotlib
• Figure 7.14 – Spécification des axes et graduations
• Figure 7.15 – Textes et annotations sur une figure
• Figure 7.16 – Feuilles de style couramment utilisées avec Matplotlib

7.5. L’affichage de données géographiques

• Figure 7.17 – Projections courantes avec Cartopy

7.6. La génération d’animations

• Figure 7.18 – Figure à animer pour illustrer la construction de la fonction sinus