Summary
This chapter explains the Matplotlib object model with an emphasis on the Figure and Axes artists and demonstrates how to create a Figure and its Axes using pyplot.subplots and render plots via Axes.plot and plt.show().

General domain of usage
data visualization

`matplotlib` possède trois couches :
* **Couche backend** : rend le graphique sur les écrans ou dans des fichiers ;
* **Couche artiste** : décrit comment les données sont organisées, composée d’un seul objet, `Artist` ;
* **Couche de script** : relie les deux couches précédentes et simplifie leur accès.

L’accent principal est mis sur la couche de script avec le module `pyplot` et la couche artiste. La couche artiste comprend les éléments suivants :

* **Conteneurs** (par exemple, `Figure`, `Axes`) ;
* **Primitifs** (par exemple, ligne, rectangle, cercle, texte, etc).

`Figure` est l’objet principal `Artist` et peut être considéré comme une toile sur laquelle tous les graphiques seront placés. Fondamentalement, il rassemble tous les éléments.

D’autre part, `Axes` est un objet composé de deux objets axe, l’axe des abscisses (x) et l’axe des ordonnées (y).



`Figure` = toile, `Axes` = axe des x + axe des y.

Remarque

Voyons maintenant la création de la `Figure` et de ses `Axes` :

import matplotlib.pyplot as plt
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot()
plt.show()

Quel est le principal objectif de l'utilisation de `plt.subplots()` dans le code ci-dessus, et que retourne-t-elle ?

Maîtrisez les compétences fondamentales de la visualisation de données en utilisant l'approche orientée objet dans Matplotlib. Apprenez à contrôler chaque aspect de vos figures, des axes et légendes aux couleurs et styles. Créez des graphiques statiques de qualité professionnelle, gérez des données chronologiques et exportez des graphiques haute résolution pour des rapports et des publications.

Compréhension des Figures et des Axes

Compréhension des Figures et des Axes