Visualisation de données avec Matplotlib

1. Pour l'installation (hors examen), on utilise pip install matplotlib.
2. Pour l'importation dans votre code Python, la convention officielle est : import matplotlib.pyplot as plt.
3. Si vous utilisez des fonctions mathématiques pour vos données, n'oubliez pas d'importer aussi NumPy : import numpy as np.

💡 À retenir : L'alias plt est indispensable pour respecter les standards de rédaction.

Pour changer la couleur, vous avez deux options principales dans la fonction plt.plot() :

1. Utiliser l'argument nommé color : plt.plot(x, y, color='red').
2. Utiliser le code de formatage rapide : plt.plot(x, y, 'r') pour rouge, 'b' pour bleu, 'g' pour vert, 'k' pour noir.

💡 À retenir : Le code couleur est souvent plus rapide à écrire lors d'un examen.

1. plt.plot() relie les points par des segments de droite par défaut. On l'utilise pour des fonctions continues ou des séries temporelles.
2. plt.scatter() affiche uniquement les points (nuage de points) sans les relier. On l'utilise pour analyser la dispersion ou la corrélation entre deux variables.

💡 À retenir : Utilisez scatter pour des données statistiques brutes et plot pour des modèles mathématiques.

plt.subplot(lignes, colonnes, index) permet d'afficher plusieurs petits graphiques dans une seule fenêtre.

1. lignes et colonnes définissent la grille (ex: 2, 1 pour deux graphiques l'un sur l'autre).
2. index est le numéro du graphique actuel (commence à 1).

💡 À retenir : C'est l'outil idéal pour comparer deux séries de données avec des échelles différentes.

Il faut utiliser deux fonctions spécifiques avant d'appeler plt.show() :

1. plt.xlabel("Nom de l'axe X") pour l'axe horizontal (abscisses).
2. plt.ylabel("Nom de l'axe Y") pour l'axe vertical (ordonnées).

💡 À retenir : Un graphique sans nom d'axes est considéré comme incomplet à l'examen.

1. Dans chaque fonction plt.plot(), ajoutez l'argument label="Nom de la courbe".
2. Appelez impérativement la fonction plt.legend() avant plt.show().

💡 À retenir : Sans l'appel à plt.legend(), les étiquettes (labels) ne seront pas visibles.

C'est souvent dû à l'oubli de la commande finale. En Python standard, le graphique est construit en arrière-plan. Pour l'afficher réellement à l'écran, vous devez impérativement terminer votre bloc de code par : plt.show().

💡 À retenir : plt.show() est la commande qui "ouvre" la fenêtre du graphique.

Utilisez la fonction plt.hist(donnees, bins=nombre).

1. donnees est votre liste de notes.
2. bins définit le nombre de colonnes (intervalles).

💡 À retenir : L'histogramme est utilisé pour des variables continues découpées en classes.

Oui, dans plt.plot(), vous pouvez ajouter un symbole de style :

1. '-' : ligne continue (par défaut).
2. '--' : tirets.
3. ':' : pointillés.
4. '-.' : alternance tiret-point.

💡 À retenir : On peut combiner couleur et style, par exemple 'r--' pour une ligne rouge en tirets.

Utilisez les fonctions :

1. plt.xlim(min, max) pour l'axe des abscisses.
2. plt.ylim(min, max) pour l'axe des ordonnées.

💡 À retenir : Cela permet de "zoomer" sur une partie précise du graphique.

Il suffit d'ajouter la commande plt.grid(True) avant plt.show(). Vous pouvez aussi personnaliser la grille avec des arguments comme linestyle ou linewidth.

💡 À retenir : La grille facilite la lecture des coordonnées des points sur le papier millimétré virtuel.

Oui, utilisez plt.savefig("nom_fichier.png"). Cette commande doit être placée avant plt.show(), car show() réinitialise parfois la figure après fermeture.

💡 À retenir : Formats supportés : PNG, PDF, SVG, JPG.