0Pricing
Python Academy · Leçon

Personnaliser les graphiques

Ajouter des titres, des étiquettes et des légendes

Personnaliser les graphiques est une leçon Python Academy gratuite sur CoddyKit. Ceci est la leçon 3 sur 4. Tu peux lire la leçon complète ci-dessous gratuitement — puis la pratiquer en direct dans le navigateur avec un éditeur de code intégré et un tuteur IA 24/7. Elle fait partie du parcours d'apprentissage Python Academy, et ta progression se synchronise sur le web et l'application CoddyKit. Le cours Python Academy comprend 4 leçons au total.

Des données brutes à un graphique lisible

Un graphique sans mise en forme présente des données, mais apprend peu de choses au lecteur. La personnalisation ajoute le contexte qui transforme un tracé en message clair : titres, étiquettes des axes, légendes, graduations et annotations.

Tous ces éléments sont des méthodes de l’objet axes.

Titres

Donnez un titre à chaque axe avec ax.set_title('Monthly Sales'). Un titre pour toute la figure s’obtient avec fig.suptitle('Report').

Le titre doit indiquer ce que montre le graphique, et pas simplement reprendre le nom de la colonne.

raw_label = 'sales_q1'
nice_title = raw_label.replace('_', ' ').title()
print('Title:', nice_title)

Étiquettes des axes

Étiquetez les deux axes avec ax.set_xlabel('Month') et ax.set_ylabel('Revenue (USD)'). Indiquez toujours les unités lorsqu’elles existent.

Des axes sans étiquette sont la raison la plus courante pour laquelle un graphique déroute son public.

Légendes

Lorsqu’un axe comporte plusieurs séries, une légende permet de les identifier. Transmettez un label lors du tracé, puis appelez ax.legend().

La légende reprend les étiquettes que vous avez associées à chaque courbe tracée.

series = [
    {'label': 'Revenue', 'color': 'blue'},
    {'label': 'Costs', 'color': 'red'},
]
for s in series:
    print('legend entry:', s['label'], '(' + s['color'] + ')')

Couleurs

Définissez une couleur avec l’argument color. Vous pouvez utiliser des noms comme 'red', des codes hexadécimaux comme '#1f77b4' ou des codes courts comme 'g'.

Des couleurs cohérentes d’un graphique à l’autre aident les lecteurs à suivre une même série.

Limites des axes

Contrôlez la plage visible avec ax.set_xlim(0, 10) et ax.set_ylim(0, 100). Cela permet de zoomer ou d’imposer une base à zéro afin que la hauteur des barres reflète honnêtement les différences.

Ici, nous calculons automatiquement une plage avec marge.

values = [12, 45, 33, 27]
lo, hi = min(values), max(values)
pad = (hi - lo) * 0.1
print('y limits:', lo - pad, 'to', hi + pad)

Graduations et étiquettes des graduations

Les graduations sont les marques d’un axe. Définissez leurs positions avec ax.set_xticks([0, 1, 2]) et leur texte avec ax.set_xticklabels(['Jan', 'Feb', 'Mar']).

Faire pivoter les étiquettes longues avec rotation=45 évite qu’elles se chevauchent.

Lignes de grille

Ajoutez une grille avec ax.grid(True) pour aider les lecteurs à estimer les valeurs. Gardez des lignes de grille discrètes afin qu’elles ne concurrencent pas les données.

Vous pouvez afficher uniquement les lignes de grille horizontales avec ax.grid(axis='y').

Annotations

Signalez un point précis avec ax.annotate('Peak', xy=(x, y)). Les annotations attirent l’attention sur la partie du graphique la plus importante.

Trouver le point à annoter relève du Python courant.

data = [10, 25, 80, 40, 15]
peak_index = data.index(max(data))
print('Annotate peak at x =', peak_index, 'value =', data[peak_index])

Finitions de la mise en page

Après avoir ajouté les étiquettes, appelez fig.tight_layout() afin que rien ne soit tronqué. Cette méthode ajuste automatiquement les espacements pour que les titres et les étiquettes tiennent dans la figure.

C’est la touche finale avant l’enregistrement ou l’affichage.

Mise en forme du texte

La plupart des méthodes de texte acceptent des arguments de mise en forme : fontsize, fontweight='bold' et color. Par exemple, ax.set_title('Sales', fontsize=16, fontweight='bold') met le titre en évidence.

Utilisez les effets d’accentuation avec modération afin que les données, et non la décoration, restent au centre de l’attention.

Vérification rapide

Choisissez la bonne méthode pour chaque tâche.

Récapitulatif

Vous avez découvert les outils de personnalisation :

  • set_title, set_xlabel, set_ylabel pour fournir le contexte
  • legend pour nommer les séries, color pour assurer la cohérence
  • set_xlim / set_ylim, les graduations et grid
  • annotate pour mettre un élément en évidence et tight_layout pour soigner la mise en page

Ensemble, ces outils transforment des données brutes en récit clair.

Questions Fréquemment Posées

La leçon « Personnaliser les graphiques » est-elle gratuite ?

Oui — le texte complet de « Personnaliser les graphiques » est gratuit à lire ici sur le web. Pour la pratiquer de manière interactive (un éditeur de code intégré et un tuteur IA 24/7) et déverrouiller le reste du cours Python Academy, passe à CoddyKit PRO. Le cours Python Academy comprend 4 leçons au total.

Qu'est-ce que j'apprendrai dans « Personnaliser les graphiques » ?

Ajouter des titres, des étiquettes et des légendes Tu pratiques Python Academy avec du code pratique que tu exécutes directement dans le navigateur, et un tuteur IA 24/7 répond à tes questions au fur et à mesure que tu avances dans la leçon.

Dois-je avoir de l'expérience pour commencer Python Academy ?

Aucune expérience préalable n'est requise. Python Academy sur CoddyKit est structuré pour les débutants jusqu'aux apprenants avancés, donc tu peux commencer ici ou depuis le début et avancer à ton rythme. Ceci est la leçon 3 sur 4.

Combien de temps prend la leçon « Personnaliser les graphiques » ?

La plupart des leçons CoddyKit prennent environ 5–10 minutes. Chacune est courte et interactive, tu progresses régulièrement et tu repiques exactement où tu t'es arrêté sur le web et l'app.

Peux-tu écrire et exécuter du code dans cette leçon Python Academy ?

Oui. Chaque leçon Python Academy inclut un éditeur de code intégré, tu écris et exécutes du vrai code directement dans ton navigateur et tu reçois des retours IA instantanés — aucune configuration locale requise.

Toutes les leçons de ce cours

  1. Figures et axes
  2. Graphiques en lignes, barres et nuages de points
  3. Personnaliser les graphiques
  4. Sous-graphiques et mises en page
← Retour à Python Academy