Maîtriser les Titres Matplotlib : Guide Complet

Maîtriser les Titres Matplotlib : Un Guide Complet

Ce guide explore l’art d’ajouter des titres à vos graphiques Matplotlib, couvrant diverses techniques et scénarios pour améliorer vos visualisations. Nous explorerons l’ajout de titres simples, de titres multiples pour une meilleure clarté, et même le placement de titres directement dans la zone du graphique. Plongeons-nous dedans !

Table des matières :

1. Ajouter un titre simple
2. Travailler avec plusieurs titres
3. Positionner les titres à l’intérieur de la zone du graphique

1. Ajouter un titre simple

La façon la plus simple d’ajouter un titre est d’utiliser la méthode set_title(). Cette méthode opère directement sur l’objet axes, crucial lorsqu’on traite plusieurs sous-graphiques. N’oubliez pas qu’une figure peut contenir plusieurs axes (sous-graphiques).

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# Données d’échantillon
x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)

# Créer le graphique
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(x, y)

# Définir le titre
ax.set_title('Onde sinusoïdale')

# Personnaliser l’apparence du titre
ax.set_title('Onde sinusoïdale', fontsize=16, fontweight='bold', color='blue', loc='left')

# Afficher le graphique
plt.show()

Ce code génère un graphique d’onde sinusoïdale avec un titre personnalisé. Expérimentez avec fontsize, fontweight, color, et loc (emplacement – par défaut : ‘center’) pour un attrait visuel optimal.

2. Travailler avec plusieurs titres

Parfois, un seul titre ne suffit pas. Vous pourriez avoir besoin d’un titre principal pour toute la figure et de titres individuels pour les sous-graphiques, ou peut-être d’un titre principal et d’un sous-titre. Voici comment gérer plusieurs titres en utilisant des sous-graphiques :

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# Données d’échantillon (mêmes que précédemment)
x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)

fig, axes = plt.subplots(2, 2)

# Tracer les données sur chaque sous-graphique et définir les titres individuels
axes[0, 0].plot(x, y)
axes[0, 0].set_title('Sous-graphique 1')
axes[0, 1].plot(x, y**2)
axes[0, 1].set_title('Sous-graphique 2')
axes[1, 0].plot(x, np.cos(x))
axes[1, 0].set_title('Sous-graphique 3')
axes[1, 1].plot(x, np.exp(x))
axes[1, 1].set_title('Sous-graphique 4')

# Ajouter un titre principal pour toute la figure
fig.suptitle('Plusieurs sous-graphiques', fontsize=18)

# S’assurer que les titres ne se chevauchent pas
plt.tight_layout()
plt.show()

Ceci crée une figure avec quatre sous-graphiques, chacun avec son propre titre, et un titre principal. plt.tight_layout() empêche le chevauchement des éléments. Pour les sous-titres, utilisez des caractères de nouvelle ligne (`n`) dans la chaîne set_title().

3. Positionner les titres à l’intérieur de la zone du graphique

Ajouter des titres directement dans la zone du graphique nécessite une approche différente. Nous utilisons la fonction text() pour placer du texte à des coordonnées précises dans les axes.

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# Données d’échantillon (mêmes que précédemment)
x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)

fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(x, y)

# Ajouter du texte à l’intérieur du graphique
ax.text(5, 0.5, 'Titre à l’intérieur du graphique', fontsize=14, ha='center', va='center', bbox=dict(facecolor='white', alpha=0.8))

plt.show()

ax.text(5, 0.5, ... ) ajoute du texte à x=5, y=0.5 (coordonnées des données). ha='center' et va='center' centrent le texte. bbox ajoute une boîte de fond blanc pour la lisibilité. Ajustez les coordonnées en fonction de votre plage de données.

Ce guide fournit une base solide pour maîtriser les titres Matplotlib. Expérimentez avec différentes personnalisations et reportez-vous à la documentation Matplotlib pour les fonctionnalités avancées. Bon tracé !