NumPy Matplotlib

Matplotlib est une bibliothèque de traçage pour Python. Elle peut être utilisée avec NumPy, offrant une alternative open source efficace à MatLab. Elle peut également être utilisée avec des boîtes à outils GUI telles que PyQt et wxPython.

Installation avec pip3 :

pip3 install matplotlib -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

Les systèmes Linux peuvent également utiliser le gestionnaire de paquets Linux pour installer :

  • Debian / Ubuntu：

    sudo apt-get install python-matplotlib

  • Fedora / Redhat：

    sudo yum install python-matplotlib

Après l'installation, vous pouvez utiliser la commandepython -m pip listpour vérifier si le module matplotlib est installé.

$ pip3 list | grep matplotlib
matplotlib        3.3.0

Exemple

Exemple

import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt x = np.arange(1,11) y = 2 * x + 5 plt.title("Démo Matplotlib") plt.xlabel("légende de l'axe x") plt.ylabel("légende de l'axe y") plt.plot(x,y) plt.show()

Dans l'exemple ci-dessus, la fonction np.arange() crée des valeurs sur l'axe des x. Les valeurs correspondantes sur l'axe des y sont stockées dans un autre objet de type tableau, y. Ces valeurs sont tracées à l'aide de la fonction plot() du sous-module pyplot du paquet matplotlib.

Le graphique est affiché par la fonction show().

Affichage du chinois dans les graphiques

Matplotlib ne prend pas en charge le chinois par défaut. Nous pouvons utiliser les méthodes simples suivantes pour résoudre ce problème.

Ici, nous utilisons Source Han Sans, une police open source publiée par Adobe et Google.

Site officiel :https://source.typekit.com/source-han-serif/cn/

Adresse GitHub :https://github.com/adobe-fonts/source-han-sans/tree/release/OTF/SimplifiedChinese

Après avoir ouvert le lien, il suffit d'en choisir une parmi celles proposées :

Vous pouvez également télécharger depuis le cloud drive :https://pan.baidu.com/s/10-w1JbXZSnx3Tm6uGpPGOw, code d'extraction :yxqu。

Vous pouvez télécharger une police OTF, telle que SourceHanSansSC-Bold.otf, et placer ce fichier dans le répertoire du fichier de code en cours d'exécution :

Placez le fichier SourceHanSansSC-Bold.otf dans le répertoire du fichier de code en cours d'exécution :

Exemple

import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt import matplotlib # fname est le chemin de la bibliothèque de polices que vous avez téléchargée, notez le chemin de la police SourceHanSansSC-Bold.otf zhfont1 = matplotlib.font_manager.FontProperties(fname="SourceHanSansSC-Bold.otf") x = np.arange(1,11) y = 2 * x + 5 plt.title("Exemple de tutoriel - Test", fontproperties=zhfont1) # fontproperties définit l'affichage du chinois, fontsize définit la taille de police plt.xlabel("axe des x", fontproperties=zhfont1) plt.ylabel("axe des y", fontproperties=zhfont1) plt.plot(x,y) plt.show()

L'exécution produit la figure suivante :

De plus, nous pouvons également utiliser les polices système :

from matplotlib import pyplot as plt
import matplotlib
a=sorted([f.name for f in matplotlib.font_manager.fontManager.ttflist])

for i in a:
    print(i)

Affichez tous les noms enregistrés dans la ttflist de votre font_manager, trouvez une police chinoise telle que STFangsong (Fangsong), puis ajoutez le code suivant :

plt.rcParams['font.family']=['STFangsong']

Comme alternative aux graphiques en courbes, des valeurs discrètes peuvent être affichées en ajoutant une chaîne de format à la fonction plot(). Les caractères de formatage suivants peuvent être utilisés.

Caractère Description
'-' Style de ligne continue
'--' Style de ligne en tirets
'-.' Style de ligne tiret-point
':' Style de ligne pointillée
'.' Marqueur point
',' Marqueur pixel
'o' Marqueur cercle
'v' Marqueur triangle inversé
'^' Marqueur triangle vers le haut
'<' Marqueur triangle vers la gauche
'>' Marqueur triangle vers la droite
'1' Marqueur flèche vers le bas
'2' Marqueur flèche vers le haut
'3' Marqueur flèche vers la gauche
'4' Marqueur flèche vers la droite
's' Marqueur carré
'p' Marqueur pentagone
'*' Marqueur étoile
'h' Marqueur hexagone 1
'H' Marqueur hexagone 2
'+' Marqueur plus
'x' Marqueur X
'D' Marqueur losange
'd' Marqueur losange fin
'|' Marqueur de ligne verticale
'_' Marqueur de ligne horizontale

Les abréviations de couleurs suivantes :

Caractère Couleur
'b' Bleu
'g' Vert
'r' قرمز
'c' Cyan
'm' Magenta
'y' Jaune
'k' مشکی
'w' Blanc

Pour afficher des cercles pour représenter les points, au lieu des lignes de l'exemple ci-dessus, utilisez 'ob' comme chaîne de format dans la fonction plot().

Exemple

import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt x = np.arange(1,11) y = 2 * x + 5 plt.title("Démo Matplotlib") plt.xlabel("légende de l'axe x") plt.ylabel("légende de l'axe y") plt.plot(x,y,"ob") plt.show()

L'exécution produit la figure suivante :

Tracé d'une onde sinusoïdale

L'exemple suivant utilise matplotlib pour générer un graphique d'onde sinusoïdale.

Exemple

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # Calculer les coordonnées x et y des points sur la courbe sinusoïdale x = np.arange(0, 3 * np.pi, 0.1) y = np.sin(x) plt.title("sine wave form") # Utiliser matplotlib pour tracer les points plt.plot(x, y) plt.show()

L'exécution produit la figure suivante :

subplot()

La fonction subplot() vous permet de tracer différentes choses dans la même figure.

L'exemple suivant trace les valeurs de sinus et de cosinus :

Exemple

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # Calculer les coordonnées x et y des points sur les courbes de sinus et de cosinus x = np.arange(0, 3 * np.pi, 0.1) y_sin = np.sin(x) y_cos = np.cos(x) # Configurer la grille de sous-graphiques, hauteur 2, largeur 1 # Activer le premier sous-graphique plt.subplot(2, 1, 1) # Tracer le premier graphique plt.plot(x, y_sin) plt.title('Sinus') # Activer le deuxième sous-graphique et tracer le deuxième graphique plt.subplot(2, 1, 2) plt.plot(x, y_cos) plt.title('Cosinus') # Afficher les graphiques plt.show()

L'exécution produit la figure suivante :

bar()

Le sous-module pyplot fournit la fonction bar() pour générer des graphiques à barres.

L'exemple suivant génère des graphiques à barres pour deux ensembles de tableaux x et y.

Exemple

from matplotlib import pyplot as plt x = [5,8,10] y = [12,16,6] x2 = [6,9,11] y2 = [6,15,7] plt.bar(x, y, align = 'center') plt.bar(x2, y2, color = 'g', align = 'center') plt.title('Graphique à barres') plt.ylabel('axe Y') plt.xlabel('axe X') plt.show()

L'exécution produit la figure suivante :

numpy.histogram()

La fonction numpy.histogram() est une représentation graphique de la distribution de fréquence des données. Les rectangles de dimensions horizontales égales correspondent à des intervalles de classe, appelés bins, et la hauteur variable correspond à la fréquence.

La fonction numpy.histogram() prend le tableau d'entrée et bins comme deux paramètres. Les éléments consécutifs du tableau bins sont utilisés comme limites de chaque bin.

Exemple

import numpy as np a = np.array([22,87,5,43,56,73,55,54,11,20,51,5,79,31,27]) np.histogram(a,bins = [0,20,40,60,80,100]) hist,bins = np.histogram(a,bins = [0,20,40,60,80,100]) print (hist) print (bins)

Le résultat de sortie est:

[3 4 5 2 1]
[  0  20  40  60  80 100]

plt()

Matplotlib peut convertir la représentation numérique d'un histogramme en graphique. La fonction plt() du sous-module pyplot prend un tableau contenant les données et un tableau bins comme paramètres et le convertit en histogramme.

Exemple

from matplotlib import pyplot as plt import numpy as np a = np.array([22,87,5,43,56,73,55,54,11,20,51,5,79,31,27]) plt.hist(a, bins = [0,20,40,60,80,100]) plt.title("histogram") plt.show()

L'exécution produit la figure suivante :

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