Python Academy · Leçon

Figures et axes

Comprendre le modèle de représentation graphique

Figures et axes est une leçon Python Academy gratuite sur CoddyKit. Ceci est la leçon 1 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.

Le modèle de représentation graphique

Matplotlib est la bibliothèque fondamentale de représentation graphique pour Python. Pour bien l’utiliser, vous devez comprendre son modèle à deux niveaux : la Figure et les Axes.

Une Figure est la fenêtre ou la page globale sur laquelle tout est dessiné. Un Axes est une seule zone de tracé à l’intérieur de cette figure, avec son propre système de coordonnées x et y.

Une figure peut contenir plusieurs axes
Chaque zone de tracé est l’endroit où résident réellement les données

Figure, axes et axe

Trois termes sont faciles à confondre :

Figure, l’image entière, qui sert de conteneur
Axes, une seule zone de tracé (notez qu’il s’agit du nom d’un objet, et non du pluriel d’« axe »)
Axe, la ligne graduée de l’axe x ou y à l’intérieur d’un axes

Une figure contient donc des axes, et chaque axes contient deux (ou trois) objets axe.

Créer une figure et des axes

La méthode recommandée pour commencer est plt.subplots(). Elle renvoie une figure et un axes en un seul appel.

Le modèle lui-même est simple à comprendre, même sans effectuer de rendu. Ici, nous simulons ce que représentent les objets.

fig = {'type': 'Figure', 'axes': []}
ax = {'type': 'Axes', 'parent': 'Figure'}
fig['axes'].append(ax)
print('Figure holds', len(fig['axes']), 'axes')
print('Axes parent is the', ax['parent'])

L’interface pyplot

Matplotlib propose deux styles. Le style pyplot (fondé sur l’état) utilise plt.plot() et suit automatiquement la figure active. Le style orienté objet utilise explicitement ax.plot().

Pour toute utilisation dépassant une simple esquisse, préférez le style orienté objet. Il est plus clair lorsque vous avez plusieurs axes.

Pourquoi le style orienté objet est préférable

Lorsque vous appelez plt.title('X'), l’appel s’applique aux axes qui se trouvent être actifs à ce moment-là. Avec plusieurs sous-graphiques, cela devient ambigu.

Avec ax.set_title('X'), aucune supposition n’est nécessaire : la méthode cible exactement les axes que vous avez désignés.

Systèmes de coordonnées

Chaque axes associe des valeurs de données à des positions d’affichage. Les coordonnées des données correspondent à la signification de vos nombres ; les axes les mettent à l’échelle pour les adapter à la zone de dessin.

Nous pouvons modéliser cette correspondance avec des mathématiques simples.

data_min, data_max = 0, 100
pixel_min, pixel_max = 0, 400

def to_pixels(value):
    frac = (value - data_min) / (data_max - data_min)
    return pixel_min + frac * (pixel_max - pixel_min)

for v in [0, 25, 50, 100]:
    print('data', v, '->', to_pixels(v), 'px')

Taille de la figure et DPI

Une figure possède une taille exprimée en pouces et une résolution en points par pouce (DPI). Les dimensions en pixels correspondent au produit de ces deux valeurs.

Par exemple, une figure de 6 × 4 pouces à 100 DPI mesure 600 × 400 pixels.

width_in, height_in = 6, 4
dpi = 100
print('Pixels:', width_in * dpi, 'x', height_in * dpi)

Ajouter des axes manuellement

Outre plt.subplots(), vous pouvez ajouter un axes dans un rectangle précis avec fig.add_axes([left, bottom, width, height]), chaque valeur représentant une fraction de la figure comprise entre 0 et 1.

C’est ainsi que sont créés les graphiques encadrés et les mises en page personnalisées.

La figure active

Pyplot conserve un registre des figures et un pointeur vers la figure active. plt.gcf() récupère la figure active et plt.gca() récupère les axes actifs.

Ces fonctions servent principalement à prendre en charge le style fondé sur l’état. Dans le code orienté objet, vous conservez plutôt vos propres références.

Afficher et fermer

plt.show() affiche toutes les figures ouvertes dans une fenêtre. plt.close() libère une figure. Dans les scripts qui produisent de nombreuses figures, les fermer empêche l’accumulation de mémoire.

Dans les cahiers interactifs, la figure s’affiche automatiquement en ligne.

Liste mentale de contrôle

Avant de dessiner quoi que ce soit, demandez-vous :

De combien de figures ai-je besoin ?
De combien d’axes par figure ?
À quels axes chaque élément de données appartient-il ?

Répondre d’abord à ces questions rend l’API orientée objet naturelle à utiliser.

Vérification rapide

Vérifiez votre compréhension du modèle des figures et des axes.

Récapitulatif

Vous avez découvert le modèle fondamental de Matplotlib :

Figure le conteneur, dimensionné en pouces multipliés par le DPI
Axes un graphique individuel avec ses propres coordonnées
Axe la graduation numérique sur x ou y
Privilégiez le style orienté objet avec fig, ax = plt.subplots()

Avec ce modèle mental, toute personnalisation ultérieure devient prévisible.

Questions Fréquemment Posées

La leçon « Figures et axes » est-elle gratuite ?

Oui — le texte complet de « Figures et axes » 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 « Figures et axes » ?

Comprendre le modèle de représentation graphique 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 1 sur 4.

Combien de temps prend la leçon « Figures et axes » ?

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.

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