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Tracé de base Matplotlib

Temps de lecture: 5 minutes

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Le tracé de base avec Matplotlib repose sur un module : matplotlib.pyplot, qu’on importe sous l’alias plt. Il donne accès à toutes les fonctions de traçage. Voyons comment créer un graphique linéaire, le personnaliser et l’enregistrer.

Créer un graphique linéaire simple #

Dans un graphique linéaire, les points de données sont reliés par des lignes droites. C’est utile pour afficher des données qui varient continuellement, et repérer des tendances. Utilise plt.plot(x, y) pour tracer la ligne, et plt.show() pour afficher le graphique. Voici le trafic mensuel d’un site web (en milliers de visites) :

import matplotlib.pyplot as plt

# Trafic mensuel d'un site web (en milliers)
months = ['Janvier', 'Février', 'Mars', 'Avril', 'Mai', 'Juin']
traffic = [150, 200, 180, 220, 250, 210]

# Créer un graphique linéaire
plt.plot(months, traffic)
plt.show()
Python
Graphique linéaire simple du trafic mensuel d'un site web avec Matplotlib, sans titre ni étiquettes

Le graphique est lisible, mais il n’a ni étiquettes ni titre. Corrigeons cela.

Personnaliser les étiquettes, les couleurs et les styles #

Personnaliser un tracé permet de transmettre l’information beaucoup plus clairement. Matplotlib offre de nombreuses options : couleur, style de ligne, marqueurs, et plus encore.

Ajouter des étiquettes et un titre #

Utilise plt.xlabel(), plt.ylabel() et plt.title() :

plt.plot(months, traffic)

# Ajouter des étiquettes et un titre
plt.xlabel('Mois')
plt.ylabel('Trafic mensuel (en milliers de personnes)')
plt.title('Trafic mensuel du site web')

plt.show()
Python
Graphique linéaire Matplotlib du trafic mensuel du site web avec titre et étiquettes d'axes

À retenir : plt.show() se place à la fin de tes commandes de tracé. Dans un script, les étiquettes et les titres donnés après plt.show() ne s’affichent pas.

Modifier la couleur, les marqueurs et le style de ligne #

Utilise le paramètre marker pour marquer les points, linestyle pour le style de ligne et color pour la couleur. Tu peux aussi ajouter une grille avec plt.grid(True).

# Graphique avec une apparence personnalisée
plt.plot(months, traffic, marker='o', linestyle='--', color='g')

plt.xlabel('Mois')
plt.ylabel('Trafic mensuel (en milliers de personnes)')
plt.title('Trafic mensuel du site web')

# Ajouter une grille
plt.grid(True)
plt.show()
Python
Graphique Matplotlib du trafic mensuel avec ligne verte en pointillés, marqueurs ronds et grille

Changer le style du tracé #

Matplotlib propose plusieurs styles prédéfinis. Pour voir ceux qui sont disponibles, utilise plt.style.available, puis plt.style.use('nom_du_style') pour appliquer un style à l’ensemble du tracé. Pour un rendu façon bande dessinée, tu peux utiliser plt.xkcd(). Pour revenir au style par défaut, utilise plt.style.use('default'). Applique toujours ces commandes de style avant de tracer.

Graphique Matplotlib du trafic mensuel au style bande dessinée xkcd

Modifier la taille de la figure #

Pour ajuster la taille du graphique, utilise plt.figure(figsize=(largeur, hauteur)) (en pouces), avant l’appel à plt.plot().

plt.figure(figsize=(10, 5))
plt.plot(months, traffic)
plt.show()
Python

Tracer plusieurs lignes avec une légende #

Pour tracer plusieurs lignes dans le même graphique, appelle plt.plot() une fois par variable. Pour les différencier, donne à chaque ligne un paramètre label, puis appelle plt.legend() :

# Revenus mensuels de deux produits (en milliers d'euros)
months = ['Janvier', 'Février', 'Mars', 'Avril', 'Mai', 'Juin']
product_a_revenue = [45, 55, 60, 70, 80, 75]
product_b_revenue = [35, 40, 50, 55, 70, 68]

# Produit A : ligne bleue continue et marqueurs circulaires
plt.plot(months, product_a_revenue, marker='o', linestyle='-', color='blue', label='Produit A')

# Produit B : ligne rouge en pointillés et marqueurs carrés
plt.plot(months, product_b_revenue, marker='s', linestyle='--', color='red', label='Produit B')

plt.xlabel('Mois')
plt.ylabel('Revenu mensuel (en milliers €)')
plt.title('Comparaison des revenus mensuels')

# Afficher la légende pour distinguer les deux produits
plt.legend()
plt.show()
Python
Graphique Matplotlib comparant les revenus mensuels de deux produits, avec légende

Enregistrer un graphique Matplotlib en image #

Matplotlib permet d’enregistrer un tracé sous forme de fichier image avec plt.savefig(). Appelle-le avant plt.show() : après, la figure est vide dans un script. Tu peux préciser le chemin, le nom et le format (.png, .jpg, .pdf, .svg).

  • Dans Jupyter Notebook : plt.savefig('chemin/mon_graphique.png') ;
  • Dans Google Colab : monte d’abord ton Google Drive, puis enregistre dedans.
# Dans Jupyter Notebook
plt.savefig('mon_graphique.png', dpi=300, bbox_inches='tight')
Python
# Dans Google Colab : monter Google Drive d'abord
from google.colab import drive
drive.mount('/content/drive')

# Enregistrer le tracé dans ton Drive (change le dossier si besoin)
plt.savefig('/content/drive/My Drive/mon_graphique.png')
Python

La suite de la série porte sur les types de diagrammes Matplotlib. Documentation : tutoriel pyplot.

Pour aller plus loin, consulte aussi notre guide des 9 bibliothèques Python pour la data science.