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Python Academy · Leçon

Sous-graphiques et mises en page

Combiner plusieurs graphiques

Sous-graphiques et mises en page est une leçon Python Academy gratuite sur CoddyKit. Ceci est la leçon 4 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.

Pourquoi plusieurs graphiques

Un seul graphique ne suffit souvent pas. Vous pouvez vouloir comparer plusieurs vues côte à côte ou répartir un graphique chargé en panneaux plus petits. Matplotlib appelle cela organiser plusieurs axes dans une seule figure.

L’outil principal est plt.subplots(rows, cols).

Une grille d’axes

fig, axes = plt.subplots(2, 3) crée une figure avec une grille de 2 sur 3, soit six axes. Le résultat axes est un tableau à deux dimensions que vous indexez comme axes[0][1].

Le nombre total de panneaux est simplement égal au nombre de lignes multiplié par le nombre de colonnes.

rows, cols = 2, 3
total = rows * cols
print('Grid', rows, 'x', cols, '=', total, 'axes')
for r in range(rows):
    for c in range(cols):
        print('panel at', (r, c))

Indexer le tableau d’axes

Avec une seule ligne, axes est unidimensionnel : utilisez axes[0] et axes[1]. Avec une grille complète, il est bidimensionnel : axes[row][col].

Pour un seul sous-graphique, aucun indexage n’est nécessaire.

Parcourir les panneaux

Une méthode claire consiste à aplatir la grille et à la parcourir en associant chaque axe à ses données. Vous évitez ainsi de répéter un code presque identique pour chaque panneau.

datasets = ['A', 'B', 'C', 'D']
# imagine axes flattened to a list of 4
for i, name in enumerate(datasets):
    print('Plot dataset', name, 'on flat axes index', i)

Axes partagés

Lorsque les panneaux partagent une échelle, transmettez sharex=True ou sharey=True. Les sous-graphiques utilisent alors une plage commune, ce qui rend les comparaisons équitables et supprime les étiquettes de graduations redondantes.

C’est idéal pour les séries temporelles empilées.

Taille de la figure pour les grilles

Une grille nécessite plus d’espace qu’un graphique seul. Définissez figsize=(width, height) en pouces lors de l’appel des sous-graphiques. En règle générale, faites varier la taille en fonction du nombre de colonnes et de lignes.

cols, rows = 3, 2
per_panel_w, per_panel_h = 3, 2.5
print('Suggested figsize:', (cols * per_panel_w, rows * per_panel_h))

Espacement entre les panneaux

Les panneaux peuvent se rapprocher les uns des autres. fig.tight_layout() règle automatiquement la plupart des cas. Pour un contrôle plus précis, utilisez fig.subplots_adjust(wspace=0.4, hspace=0.4) afin de définir les écarts horizontaux et verticaux.

Des valeurs plus élevées signifient davantage d’espace entre les sous-graphiques.

Mises en page irrégulières avec GridSpec

Toutes les mises en page ne forment pas une grille uniforme. GridSpec permet à un axe d’occuper plusieurs lignes ou colonnes, par exemple avec un graphique large en haut et deux petits en dessous.

Vous définissez la grille, puis vous la découpez comme un tableau pour placer chaque axe.

Planifier les zones occupées

Considérez les tranches de GridSpec comme des plages. Un graphique supérieur qui s’étend sur toutes les colonnes est gs[0, :] ; un graphique en bas à gauche est gs[1, 0]. Planifier d’abord les tranches sur papier évite les confusions.

layout = {
    'header': '[0, :]   (full width)',
    'left':   '[1, 0]   (bottom left)',
    'right':  '[1, 1]   (bottom right)',
}
for name, slot in layout.items():
    print(name.ljust(7), slot)

Une figure, un récit

Une figure à plusieurs panneaux doit tout de même raconter une histoire cohérente. Utilisez un fig.suptitle() commun, des couleurs cohérentes et des échelles partagées afin que les panneaux soient perçus comme un ensemble plutôt que comme un collage aléatoire.

Personnalisation par panneau

Chaque cellule étant son propre axe, vous pouvez les personnaliser indépendamment. axes[0][0].set_title('Sales') donne un titre uniquement au panneau supérieur gauche, tandis que axes[1][1].set_ylabel('Cost') étiquette uniquement celui du bas à droite.

Cette indépendance explique précisément pourquoi le style orienté objet est si efficace avec les grilles.

Vérification rapide

Vérifiez votre compréhension des mises en page à plusieurs panneaux.

Récapitulatif

Vous pouvez maintenant associer des graphiques :

  • plt.subplots(rows, cols) construit une grille d’axes
  • Indexez avec axes[row][col], ou aplatissez la grille et parcourez-la
  • sharex/sharey alignent les échelles ; figsize dimensionne la grille
  • tight_layout et subplots_adjust gèrent les espacements
  • GridSpec permet de créer des panneaux qui occupent plusieurs cellules

Questions Fréquemment Posées

La leçon « Sous-graphiques et mises en page » est-elle gratuite ?

Oui — le texte complet de « Sous-graphiques et mises en page » 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 « Sous-graphiques et mises en page » ?

Combiner plusieurs graphiques 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 4 sur 4.

Combien de temps prend la leçon « Sous-graphiques et mises en page » ?

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
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