Les bases de Matplotlib, une librairie pour réaliser des graphiques 2D

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Matplotlib est une bibliothèque très puissante du langage de programmation Python destinée à tracer et visualiser des données sous formes de graphiques. Elle est souvent combinée avec les bibliothèques python de calcul scientifique :

NumPy : gestion de tableaux numériques multidimensionnels, algèbre linéaire, transformées de Fourier, nombres (pseudo-)aléatoires
SciPy : méthodes numériques comme l'intégration ou l'optimisation
SymPy : mathématiques symboliques
Pandas: analyse de données

Avec Matplotlib, on peut créer rapidement un graphe à partir de deux listes (voir le premier exemple ci-après).

Matplotlib permet de générer facilement des graphiques, camemberts ou autres histogrammes, intégrant symboles, barres d'erreur, éléments colorés,… Il peut créer pratiquement tous les types connus de graphiques (consulter la galerie d'exemples).

De nombreuses commandes de Pylab ont été définies semblablement aux commandes du logiciel commercial MatLab.

La page d'installation de Matplotlib fournit une procédure pas à pas assez complète et facile pour installer matplotlib (et NumPy). Sinon :

Sous Windows, installez une distribution complète comme Python (x, y)
Sous Linux, installez les librairies suivantes : python-numpy python-scipy python-matplotlib

standard :
```
import matplotlib.pyplot as plt
```
simplifiée :
```
from pylab import *
```

Il s'agit d'un graphe classique de séries de points reliés par une ligne colorée : <sxh python; title : simple_series_01.py> #! /usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- “”“ Matplotib : graphe simple de séries de données ”“”

import matplotlib.pyplot as plt #directive d'importation standard

plt.figure() #initialisation d'une nouvelle figure

#les données serie_x = [0.,1.,2.,3.,5.,7.,11.,13.,17.,19.] serie_y1 = [x2 for x in serie_x] serie_y2 = [x1.5 for x in serie_x]

#plot de deux lignes lignes plt.plot(serie_x, serie_y1) plt.plot(serie_x, serie_y2)

plt.savefig(“example.png”) # sauvegarde de la figure

plt.show() # vue interactive de la figure </sxh>

Le même graphique peut être agrémenté d'un titre, d'appellations pour les axes, de valeurs limites, d'une légende :

<sxh python; title : simple_series_02.py> #! /usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- “”“ Matplotib : graphe simple de séries de données ajouts des titres pour la figure, les axes, d'une légende, de valeurs min et max ”“”

import matplotlib.pyplot as plt #directive d'importation standard

plt.figure() #initialisation d'une nouvelle figure plt.title(u“Ma première figure avec Matplolib”) # la chaine unicode est préfixée par u (présence de caractères non ASCII primitifs)

#les données serie_x = [0.,1.,2.,3.,5.,7.,11.,13.,17.,19.] serie_y1 = [x2 for x in serie_x] serie_y2 = [x1.5 for x in serie_x]

plt.xlim(0, 20.) #les limites suivant x plt.ylim(-5, 400.) # les limites suivant y

#plot de deux lignes lignes plt.plot(serie_x, serie_y1, label=“x^2”) plt.plot(serie_x, serie_y2, label=“x^1.5”) plt.xlabel(u“Les données X”) plt.ylabel(u“Des valeurs calculées de Y”)

#ajout d'une légende plt.legend()

plt.savefig(“example.pdf”) # sauvegarde de la figure au format pdf

plt.show() # vue interactive de la figure </sxh>

<sxh python; title : simple-histogram-random_numbers.py> #! /usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- “”“ Matplotib : histogramme simple de nombres aléatoires ”“” from pylab import randn, hist, show #importation simplifiée

x = randn(10000) hist(x, 25) show() </sxh>