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Personnalisation des Axes

Personnalisation des graduations

Pour ajuster les graduations, le module pyplot dispose de deux fonctions avec une syntaxe identique :

xticks() pour l'axe des x ;
yticks() pour l'axe des y.

Les deux fonctions ont deux paramètres les plus importants :

ticks spécifie où vous souhaitez que les graduations apparaissent (utilisez un type semblable à un tableau). Vous pouvez supprimer les graduations en passant une liste vide ;
labels attribue des étiquettes aux graduations à leurs emplacements spécifiés. Ce paramètre doit être utilisé avec le paramètre ticks.

Vous pouvez également fournir des arguments supplémentaires pour contrôler l'apparence des étiquettes.

Il est maintenant temps de voir quelques exemples. Voici l'un des graphiques que nous avons récemment créés :

Tout semble assez bien avec ce graphique, cependant, il serait préférable d'avoir plus d'années sur l'axe des x dans cette plage (1995-2020). Utilisons xticks() à cet effet :


              123456789101112
            
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
url = 'https://content-media-cdn.codefinity.com/courses/47339f29-4722-4e72-a0d4-6112c70ff738/weather_data.csv'
# Loading the dataset with the average yearly temperatures in Boston and Seattle
weather_df = pd.read_csv(url, index_col=0)
plt.plot(weather_df['Boston'], label='Boston')
plt.plot(weather_df['Seattle'], label='Seattle')
plt.title('Boston and Seattle average yearly temperatures')
plt.legend(loc='upper left')
# Setting the x-ticks coordinates and their rotation
plt.xticks(range(1995, 2021, 2), rotation=30)
plt.show()

Maintenant, il y a chaque deuxième année dans cette plage sur l'axe des x. Nous avons accompli cela en utilisant la fonction range() (avec le paramètre de pas 2) pour l'argument ticks.

De plus, nous avons utilisé un argument mot-clé rotation pour faire pivoter les étiquettes des ticks de 30 degrés dans le sens inverse des aiguilles d'une montre pour une meilleure lisibilité.

Nous pourrions également spécifier la liste des étiquettes pour les ticks en définissant les labels (par exemple, labels = ['label1', 'label2']).

Personnalisation des étiquettes des axes

Vous pouvez utiliser les fonctions xlabel() et ylabel() du module pyplot pour définir les étiquettes pour l'axe des x et l'axe des y. Ces fonctions nécessitent un seul paramètre : l'étiquette elle-même (une string).


              123456789101112
            
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
url = 'https://content-media-cdn.codefinity.com/courses/47339f29-4722-4e72-a0d4-6112c70ff738/weather_data.csv'
weather_df = pd.read_csv(url, index_col=0)
plt.plot(weather_df['Boston'], label='Boston')
plt.plot(weather_df['Seattle'], label='Seattle')
plt.title('Boston and Seattle average yearly temperatures')
plt.legend(loc='upper left')
plt.xticks(range(1995, 2021, 2), rotation=30)
# Setting the label for the y-axis
plt.ylabel('Temperature, °F')
plt.show()

Il est également possible de modifier l'apparence de l'étiquette, par exemple, définir la taille de la police via l'argument fontsize ou sa couleur via l'argument color.

De plus, il existe un paramètre loc qui spécifie la position de l'étiquette (center par défaut).

Pour l'étiquette de l'axe des x, 'left' , 'center' et 'right' sont des valeurs possibles;
Pour l'axe des y, au lieu de 'left' et 'right' , il y a 'top' et 'bottom' .

Vous pouvez explorer plus dans la documentation : xlabel, ylabel.

Tâche

Swipe to start coding

Utilisez la fonction correcte pour définir data_linear comme graduations de l'axe des x.
Utilisez la fonction correcte pour définir 'x' comme étiquette de l'axe des x.
Utilisez 'right' comme position pour l'étiquette de l'axe des x.
Utilisez la fonction correcte pour définir 'y' comme étiquette de l'axe des y.
Utilisez 'top' comme position pour l'étiquette de l'axe des y.
Définissez le paramètre rotation à 0 pour l'étiquette de l'axe des y.

Solution

Passez à un bureau pour une pratique réelleContinuez d'où vous êtes en utilisant l'une des options ci-dessous

Tout était clair ?

Merci pour vos commentaires !

Section 3. Chapitre 3

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xticks() pour l'axe des x ;
yticks() pour l'axe des y.

Les deux fonctions ont deux paramètres les plus importants :

ticks spécifie où vous souhaitez que les graduations apparaissent (utilisez un type semblable à un tableau). Vous pouvez supprimer les graduations en passant une liste vide ;
labels attribue des étiquettes aux graduations à leurs emplacements spécifiés. Ce paramètre doit être utilisé avec le paramètre ticks.

Vous pouvez également fournir des arguments supplémentaires pour contrôler l'apparence des étiquettes.

Il est maintenant temps de voir quelques exemples. Voici l'un des graphiques que nous avons récemment créés :

Tout semble assez bien avec ce graphique, cependant, il serait préférable d'avoir plus d'années sur l'axe des x dans cette plage (1995-2020). Utilisons xticks() à cet effet :


              123456789101112
            
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
url = 'https://content-media-cdn.codefinity.com/courses/47339f29-4722-4e72-a0d4-6112c70ff738/weather_data.csv'
# Loading the dataset with the average yearly temperatures in Boston and Seattle
weather_df = pd.read_csv(url, index_col=0)
plt.plot(weather_df['Boston'], label='Boston')
plt.plot(weather_df['Seattle'], label='Seattle')
plt.title('Boston and Seattle average yearly temperatures')
plt.legend(loc='upper left')
# Setting the x-ticks coordinates and their rotation
plt.xticks(range(1995, 2021, 2), rotation=30)
plt.show()

Maintenant, il y a chaque deuxième année dans cette plage sur l'axe des x. Nous avons accompli cela en utilisant la fonction range() (avec le paramètre de pas 2) pour l'argument ticks.

Nous pourrions également spécifier la liste des étiquettes pour les ticks en définissant les labels (par exemple, labels = ['label1', 'label2']).

Personnalisation des étiquettes des axes


              123456789101112
            
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
url = 'https://content-media-cdn.codefinity.com/courses/47339f29-4722-4e72-a0d4-6112c70ff738/weather_data.csv'
weather_df = pd.read_csv(url, index_col=0)
plt.plot(weather_df['Boston'], label='Boston')
plt.plot(weather_df['Seattle'], label='Seattle')
plt.title('Boston and Seattle average yearly temperatures')
plt.legend(loc='upper left')
plt.xticks(range(1995, 2021, 2), rotation=30)
# Setting the label for the y-axis
plt.ylabel('Temperature, °F')
plt.show()

Il est également possible de modifier l'apparence de l'étiquette, par exemple, définir la taille de la police via l'argument fontsize ou sa couleur via l'argument color.

De plus, il existe un paramètre loc qui spécifie la position de l'étiquette (center par défaut).

Pour l'étiquette de l'axe des x, 'left' , 'center' et 'right' sont des valeurs possibles;
Pour l'axe des y, au lieu de 'left' et 'right' , il y a 'top' et 'bottom' .

Vous pouvez explorer plus dans la documentation : xlabel, ylabel.

Tâche

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Utilisez la fonction correcte pour définir data_linear comme graduations de l'axe des x.
Utilisez la fonction correcte pour définir 'x' comme étiquette de l'axe des x.
Utilisez 'right' comme position pour l'étiquette de l'axe des x.
Utilisez la fonction correcte pour définir 'y' comme étiquette de l'axe des y.
Utilisez 'top' comme position pour l'étiquette de l'axe des y.
Définissez le paramètre rotation à 0 pour l'étiquette de l'axe des y.

Solution

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