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Introduction à Matplotlib Markers

Tutoriel sur les marqueurs dans Matplotlib, avec des définitions, exemples pratiques d'utilisation, astuces et conseils.

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Introduction à Matplotlib les marqueurs 'Markers'

Les marqueurs sont des symboles graphiques utilisés pour indiquer des points spécifiques sur un graphique. Ils sont couramment utilisés pour différencier les données ou mettre en évidence des points importants dans un tracé.

Définition des marqueurs

En Matplotlib, les marqueurs sont définis à l'aide du paramètre marker dans les fonctions de traçage comme plt.plot() ou plt.scatter(). Vous pouvez spécifier le type de marqueur que vous souhaitez utiliser pour représenter vos données.

Exemples pratiques d'utilisation

Exemple 1 : Utilisation de marqueurs avec plt.plot()

Exemple :       Copier le code

import matplotlib.pyplot as plt

# Données
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 3, 5, 7, 11]

# Tracer avec des marqueurs personnalisés
plt.plot(x, y, marker='o', linestyle='-', color='blue', label='Points de données')

# Configurer le titre et les étiquettes d'axes
plt.title('Exemple d\'utilisation de marqueurs avec plt.plot()')
plt.xlabel('Axe des x')
plt.ylabel('Axe des y')

# Afficher la légende
plt.legend()

# Afficher le graphique
plt.show()
marqueurs avec plot

Exemple 2 : Utilisation de marqueurs avec plt.scatter()

Exemple :       Copier le code

import matplotlib.pyplot as plt

# Données
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 3, 5, 7, 11]
taille = [20, 50, 80, 200, 100]  # Taille des marqueurs

# Tracer avec des marqueurs de différentes tailles
plt.scatter(x, y, s=taille, marker='*', color='red', alpha=0.5, label='Points de données')

# Configurer le titre et les étiquettes d'axes
plt.title('Exemple d\'utilisation de marqueurs avec plt.scatter()')
plt.xlabel('Axe des x')
plt.ylabel('Axe des y')

# Afficher la légende
plt.legend()

# Afficher le graphique
plt.show()
marqueur avec scatter

Les valeurs possibles des marqueurs en matplotlib

En Matplotlib, il existe plusieurs valeurs de marqueurs que vous pouvez utiliser pour représenter vos données. Voici quelques-unes des valeurs les plus couramment utilisées pour le paramètre marker dans les fonctions de traçage :

  • '.' : Point
  • ',' : Pixel
  • 'o' : Cercle
  • 'v' : Triangle bas
  • '^' : Triangle haut
  • '<' : Triangle gauche
  • '>' : Triangle droit
  • '1' : Indicateur bas
  • '2' : Indicateur haut
  • '3' : Indicateur gauche
  • '4' : Indicateur droit
  • 's' : Carré
  • 'p' : Pentagone
  • '*' : Étoile
  • 'h' : Hexagone1
  • 'H' : Hexagone2
  • '+' : Plus
  • 'x' : Croix
  • 'D' : Losange
  • 'd' : Petit losange
  • '|' : Ligne verticale
  • '_' : Ligne horizontale

Ces valeurs peuvent être utilisées comme paramètre marker dans les fonctions de traçage telles que plt.plot() et plt.scatter() pour spécifier le type de marqueur à afficher sur le graphique.

Par exemple, pour utiliser un marqueur de type étoile, vous pouvez spécifier marker='*' dans la fonction de traçage.

N'hésitez pas à expérimenter avec ces valeurs de marqueurs pour trouver celui qui convient le mieux à la représentation de vos données.

Astuces et conseils d'utilisation

  1. Choix du marqueur: Matplotlib propose une variété de marqueurs, tels que des cercles ('o'), des étoiles ('*'), des carrés ('s'), etc. Expérimentez pour choisir celui qui convient le mieux à vos données.
  2. Personnalisation des marqueurs: Vous pouvez modifier la taille, la couleur et la transparence des marqueurs pour améliorer la lisibilité du graphique.
  3. Combinaison de styles de ligne et de marqueurs: Vous pouvez combiner différents styles de lignes avec des marqueurs pour créer des représentations visuellement attrayantes.
  4. Utilisation avec d'autres types de graphiques: Les marqueurs ne sont pas limités aux tracés de lignes ou aux nuages de points. Ils peuvent également être utilisés dans d'autres types de graphiques comme les graphiques en barres.

En utilisant ces exemples et conseils, vous pouvez manipuler efficacement les marqueurs dans Matplotlib pour améliorer la visualisation de vos données. N'hésitez pas à expérimenter avec différentes combinaisons pour obtenir le résultat souhaité.


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