Tracez-les sur la toile à l'aide de l'outil (). Donnez un nom à x-pivot et y-hub en utilisant les capacités () et (). Donnez un titre à votre parcelle en utilisant l'œuvre (). Enfin, pour voir votre intrigue, nous utilisons le travail (). Tracer deux ou plusieurs lignes sur une même parcelle # ligne 1 points x1 = [1, 2, 3] y1 = [2, 4, 1] # tracer la ligne 1 points (x1, y1, label = "ligne 1") # ligne 2 points x2 = [1, 2, 3] y2 = [4, 1, 3] # tracer la ligne 2 points (x2, y2, label = "ligne 2") ("Deux lignes sur un même graphique! ") # montrer une légende sur l'intrigue Ici, nous traçons deux lignes sur le même graphique. Affichage de plusieurs tracés dans la même figure — Cours Python. Nous les séparons en leur donnant un nom (label) qui est transmis comme une contention de travail (). La petite boîte rectangulaire donnant des données sur le type de ligne et son ombrage est appelée légende. Nous pouvons ajouter une légende à notre tracé en utilisant le travail (). Personnalisation des parcelles Ici, nous examinons quelques coutumes rudimentaires qui s'appliquent à pratiquement tous les complots.
fig Ceci est un paramètre optionnel et prend Figure pour y placer l'axe. Il est par défaut la figure actuelle. ** kwargs Cela nous permet de passer tout autre argument de mot-clé supplémentaire à l'appel de fonction et a une valeur par défaut de None. plot1 = bplot2grid(( 3, 3), ( 0, 0), colspan = 2) plot2 = bplot2grid(( 3, 3), ( 0, 2), rowspan = 3, colspan = 2) plot3 = bplot2grid(( 3, 3), ( 1, 0), rowspan = 2) x = ( 1, 10) (x, x * * 0. 5) t_title( 'Square Root') (x, (x)) t_title( 'Exponent') (x, x * x) t_title( 'Square') plt. tight_layout() Plusieurs tracés utilisant la fonction subplot2grid() Tracer dans le même tracé Nous avons maintenant appris à tracer plusieurs graphiques à l'aide de la fonction subplot et subplot2grid de la bibliothèque Matplotlib. Comme mentionné précédemment, nous allons maintenant examiner le traçage de plusieurs courbes en les superposant. Traçage d'une courbe sur Python par foufaa33 - OpenClassrooms. Dans cette méthode, nous n'utilisons aucune fonction spéciale à la place, nous traçons directement les courbes les unes au-dessus des autres et essayons de définir l'échelle.
x = [1, 2, 3, 4, 5, 6] y = [2, 4, 1, 5, 2, 6] (x, y, color='green', linestyle='dashed', linewidth = 3, marker='o', markerfacecolor='blue', markersize=12) # fixer la portée des axes x et y (1, 8) ("Quelques personnalisations sympas! ") Voici plusieurs personnalisations comme: en fixant la largeur de la ligne, le style de la ligne, l'ombrage de la ligne. Tracer deux courbes sur le même graphe python. le réglage du marqueur, l'ombrage du visage du marqueur, la taille du marqueur. l'abrogation de la course de moyeu x et y. Lorsque le remplacement n'est pas effectué, le module de pyplot utilise la mise en évidence automatique de l'échelle pour définir la plage de pivotement et l'échelle. # x-coordonnées des côtés gauches des barres à gauche = [1, 2, 3, 4, 5] # hauteur des barres hauteur = [10, 24, 36, 40, 5] # étiquettes pour les bars tick_label = ["un", "deux", "trois", "quatre", "cinq"] # tracer un diagramme à barres (gauche, hauteur, tick_label = tick_label, largeur = 0, 8, couleur = ["rouge", "vert"]) # titre de l'intrigue ("Mon diagramme à barres! ")
Conditions préalables: Pandas Matplotlib Dans cet article, nous allons apprendre à tracer plusieurs colonnes sur un graphique à barres à l'aide de Matplotlib. Bar Plot est utilisé pour représenter des catégories de données à l'aide de barres rectangulaires. Nous pouvons tracer ces barres avec des arêtes qui se chevauchent ou sur les mêmes axes. Différentes façons de tracer un graphique à barres dans le même graphique utilisent matplotlib et les pandas sont décrits ci-dessous. Tracer deux courbes sur le même graphe python 3. Méthode 1: Fournir plusieurs colonnes dans le paramètre y L'astuce ici est de transmettre toutes les données qui doivent être tracées ensemble en tant que valeur au paramètre «y» de la fonction de tracé. Syntaxe: (\ * args, scalex = True, scaley = True, data = None, \ * \ * kwargs) Approcher: Module d'importation Créer ou charger des données Passer les données au tracé() Graphique de tracé Exemple: import pandas as pd import as plt df = Frame({ 'Name': [ 'John', 'Sammy', 'Joe'], 'Age': [ 45, 38, 90], 'Height(in cm)': [ 150, 180, 160]}) (x = "Name", y = [ "Age", "Height(in cm)"], kind = "bar") Production: Méthode 2: en traçant sur le même axe Tracer tous les graphiques séparés sur les mêmes axes, différenciés par couleur, peut être une alternative.
import numpy as np import as plt x = nspace(10, 20, 10) y = x**2 (x, y) ("axe des abscisses") ("axe des ordonnées") () Limiter les bornes des axes: Afin de définir un intervalle des axes sur lequel on souhaite afficher le tracé, on utilise la fonction xlim() pour définir l'intervalle d'axe des abscisses tel que (
, ) et ylim() pour définir l'intervalle d'axe des ordonnées tel que ( , ). import numpy as np import as plt x = nspace(10, 20, 2) y = 30*x (x, y) (13, 15) (400, 480) () Affichage de la grille: Pour afficher une grille servant comme référence pour simplifier la visualisation du résultat, on utilise la fonction grid() tel que ().
Il est possible d'utiliser lw en lieu et place de linewidth. taille des symboles (markers): markersize=flottant comme pour l'épaisseur du trait. D'autres paramètres sont modifiables markeredgecolor la couleur du trait du pourtour du marker, markerfacecolor la couleur de l'intérieur (si le marker possède un intérieur comme 'o'), markeredgsize=flottant l'épaisseur du trait du pourtour du marker. Remarquez que si la couleur n'est pas spécifiée pour chaque nouvel appel la couleur des "markers" change de façon cyclique. étiquettes sur l'axe des abcisses/ordonnées: Matplotlib décide tout seul des graduations sur les axes. Tout ceci se modifie via (tf), (tl) où tf est un vecteur de flottants ordonnés de façon croissante. ajouter un titre: ("Mon titre") légendes: c'est un peu plus compliqué. D'après ce que j'ai compris il faut assigner à des variables le tracé, via (), etc. Enfin ((g1, g2), ("ligne 2", "ligne 1")) fait le boulot. Traçage de graphiques en Python — Programmation Informatique — DATA SCIENCE. Par exemple import as plt import numpy as np x = np. linspace ( - 5, 5, 100) p1 = plt.
Il valait avant 100 on peut setter ce paramètre: matplotlib. rcParams[''] = 100 (figsize = (100 / pyplot. rcParams[''], 80 / pyplot. rcParams['']));... ; fig(''): on utilise le nombre de dpi paramétré par défaut. (figsize = (100 / 72. 0, 80 / 72. 0));... ; fig('', dpi = 72) Pour indiquer une propriété: on peut donner directement la propriété: ([1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16], linewidth = 4). on peut récupérer l'objet line renvoyé par plot (c'est une liste qui est renvoyée) et lui appliquer la propriété: line, = ([1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16]); t_linewidth(4). on peut récupérer la liste d'objet renvoyée par plot et utiliser setp: lines = ([1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16]); (lines, linewidth = 4). on peut même aussi faire ça: lines = ([1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16]); (lines, 'linewidth', 4). Graduations des axes: (0, 100): graduation entre 0 et 100. (xmin = 0): pour changer seulement le minimum (pareil avec (xmax = 0)) ('log'): pour utiliser une échelle logarithmique sur l'axe des x. Figure et axe courants: on peut avoir la figure courante sur laquelle les propriétés s'appliquent par: () pour avoir les axes courants: () pour fixer l'axe sur lequel on veut travailler: (ax) on peut avoir la liste des graphes de la figure courante par: ().
News Publié le 2 Mars 2020 à 10h40 Qu'on soit mélancoliques ou non, une seule chose est sûre: Lyon a toujours été l'une des plus belles villes de France. Meuble bar chinois des années 70 - Catawiki. Au fil des époques, la capitale des Gaules a su cultiver son charme et ses qualités. En arpentant la page Facebook des Archives de Lyon, on est retombés sur des tonnes de photos de notre jolie ville dans les années 70-80. Et ça nous a clairement envie d'en partager quelques-unes avec vous.
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