Table of Contents
In [1]:
# coding: utf-8
from math import *
from random import *
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
def representer(liste_x,liste_y):
plt.scatter(liste_x,liste_y,
color = 'blue', marker = 'D', s = 30)
plt.axis([-12, 12, -12, 12])
plt.xlabel('Abscisse X')
plt.ylabel('Ordonnée Y')
plt.title('Titre du graphique')
plt.grid()
plt.show()
def points(liste_x,liste_y,n):
for i in range(n) :
x=int(input(" valeur de x"))
y=int(input(" Valeur de y"))
liste_x.append(x)
liste_y.append(y)
return liste_x,liste_y
def demo0():
n=int(input("Entrer le nombre de points : "))
liste_x=[]
liste_y=[]
liste_x,liste_y = points(liste_x,liste_y,n)
representer(liste_x,liste_y)
In [2]:
demo0()
In [3]:
%matplotlib inline
def f(x):
return x**2
def demo1():
"Affiche basique la courbe de la fonction f"
# A partir de deux listes, on peut créer un graphique.
# La première instruction crée le graphique et nous verrons que l'on peut ajouter des éléments supplémentaires à ce graphiqe.
# La seconde instruction affiche l'ensemble.
lx=np.linspace(-2,2,15) #crée une liste de 15 nombres allant de -2 à 2
# On peut créer une listes de valeurs en calculant les images de tous les éléments de lx en écrivant f(lx):
plt.plot(lx,f(lx))
plt.show()
def demo2():
"Affiche avec quelques options la courbe de la fonction f"
lx=np.arange(-4,6,0.01)
plt.title("demo2")
plt.plot(lx,f(lx),color='r')
plt.axis([-3,4,-1,17])
plt.axhline(color="b")
plt.axvline(color="g")
plt.show()
def demo3():
" Création d'un histogramme à pas inégaux"
plt.title("demo3")
lvaleurs=[2,5,5,5,7,8,8,9,9,9,10,10,12,13,13,15,17,18,19]
lbornes=[0,6,8,10,12,15,18,20]
plt.hist(lvaleurs,lbornes,normed=True)
plt.show() #Affichage du graphique
plt.savefig("graphique.png") #que l'on peut-même enregistrer comme image
def demo4():
"Affichage d 'un nuage de points aléatoires"
lx=np.random.uniform(0,1,1000)
ly=np.random.uniform(0,1,1000)
plt.title("demo4")
plt.scatter(lx,ly,color="r")
plt.axis([-0.2,1.2,-0.2,1.2])
plt.axhline(color="k")
plt.axvline(color="k")
plt.show()
def demo4b(nb=1000):
"Affichage d 'un nuage de points aléatoires et test de leur présence dans un disque"
plt.title("demo4b")
plt.axhline(color="k")
plt.axvline(color="k")
disque=0
for i in range(nb):
x=uniform(-1,1) #Renvoie un nombre aléatoire de entre -1 et 1
y=uniform(-1,1)
R=sqrt(x**2+y**2)
if R<1:
plt.plot(x,y,"og")
disque=disque+1
else:
plt.plot (x,y,"or")
#plt.pause(0.01) #fonctionne mal sous Jupyter mais bien sous EduPython
print(disque/nb)
print(disque/nb)
plt.show()
def g(x,a=1):
return 1/(x-a)
def demo5():
'Annotations dans un graphique en Latex et Axes du repère'
lx= np.linspace(-1,4,120)
plt.plot(lx,g(lx,2),'rx')
plt.title("demo5")
#Déplace les axes du repère
#Aller voir : https://python.developpez.com/tutoriels/graphique-2d/matplotlib/#LII-G
ax = plt.gca()
ax.spines['right'].set_color('none')
ax.spines['top'].set_color('none')
ax.xaxis.set_ticks_position('bottom')
ax.spines['bottom'].set_position(('data',0))
ax.yaxis.set_ticks_position('left')
ax.spines['left'].set_position(('data',0))
#xy=(1, 0) désigne la pointe de la flèche
#xytext=(-120, +30) désigne le décalage du texte par rapport à cette pointe
plt.annotate(r"$(\frac{1}{x-a})$ n'est pas définie en $a$",
xy=(2, 0), xycoords='data',
xytext=(-100, +30), textcoords='offset points', fontsize=16,
arrowprops=dict(arrowstyle="->", connectionstyle="arc3,rad=.2"))
plt.show()
def demo6():
"afficher plusieurs sous-graphique dans un même graphique"
# En testant puis en copiant-collant le code ci-dessous, afficher les graphiques des fonctions composées nommées g,h,k et définies par (f(x)+2) ; (f(x+2)) et (-f(x)) en y ajoutant tous les commentaires nécessaires.
fig,axes = plt.subplots(2,2,sharex=True,sharey=True)
lx= np.linspace(-3, 3, 100) #rempli la liste lx de valeurs allant de -2 à 2
plt.subplot(221) #Pour s'occuper du graphique numéro dans un tableau de graphique 2×2
plt.subplots_adjust(hspace=0.4) #Pour espacer les graphiques
plt.title("Graphique 1 de la demo6")
plt.plot(lx,f(lx))
plt.subplot(222)
plt.title("Sous Graphique 2")
plt.plot(lx,f(lx))
plt.subplot(223)
plt.title("Sous Graphique 3")
plt.plot(lx,f(lx))
plt.subplot(224)
plt.title("Sous Graphique 4")
plt.plot(lx,f(lx))
plt.show()
def h(x):
if x<0:
return -x
else:
return x
def demo7():
"Le graphique d'une fonction qui n'est pas définie par une simple formule"
lx=np.arange(-4,6,0.5)
#ly=f(lx) cette commande ne peut alors pas fonctionner car on ne peut effectuer le test lx<0
# Il faut plutôt faire la méthode suivante pour forcer le calcul pour chaque élément de la liste
ly=[h(x) for x in lx] #la liste ly est crée à partir de chaque élément de la liste lx
plt.title("demo7")
plt.plot(lx,ly)
plt.show()
def demo8():
"Et pour aller plus loin"
"Tout est possible, le mieux est toujours de partir d'exemples et de les copier-coller pour se les approprier"
lx=np.linspace(-3,5,20) #Une liste de 20 nombres de -2 à 2
plt.title("La courbe de la fonction f demo8")
plt.plot(lx,f(lx))
plt.xlim(-3,5)
plt.ylim(-5,5)
plt.scatter(-1,f(-1))
plt.show()
def demo9():
"encore plus loin"
lx=np.linspace(-3,5,20) #Une liste de 20 nombres de -2 à 2
plt.title("La courbe de la fonction f demo9")
lx=np.linspace(-10,10,200)
plt.plot(lx,f(lx),"r--",label='Courbe de f') #Pour la couleur et la forme
lx2=np.linspace(-10,10,20) #seulement 20 points
plt.plot(lx2,f(lx2),"o", label='Images des entiers')
plt.grid(True) #Pour afficher une grille
plt.ylim(-2,20)
plt.legend(loc='upper right') #Pour afficher les label définis plus haut
plt.show()
plt.savefig('Courbe de f.png') #On peut même l'enregistrer dans un fichier image
def demo10(xmin=-10,xmax=+10,pas=0.001,lxp=[-6,-4,2,3],p_graduations_abs=1,p_graduations_ord=2):
"Affiche la courbe de f dans un repère quadrillé en parquant les points dont les abscisses sont dans lxp"
"et la graduation de la grille dans p_graduations_abs=1,p_graduations_ord=2"
lx=np.arange(xmin,xmax+pas,pas)
#ly=f(lx)
ly=[f(x) for x in lx]
ymin,ymax=min(min(ly),0),max(max(ly),0) #valeurs min et max de l'axe des ordonnées
plt.title("La courbe de la fonction f demo10")
plt.xlim(xmin,xmax) # valeurs min et max de l'axe des abscisses
plt.axis([xmin,xmax,ymin,ymax])
plt.yticks(range(int(ymin),int(ymax+1),p_graduations_ord)) # graduations des axes des ordonnées
plt.xticks(range(int(xmin),int(xmax+1),p_graduations_abs)) # graduations des axes des abscisses
plt.grid(True) #affiche un quadrillage
# plt.axis('equal')
# plt.title("fonction de la leçon")
axes = plt.gca()
axes.spines['right'].set_color('none')
axes.spines['top'].set_color('none')
axes.xaxis.set_ticks_position('bottom')
axes.spines['bottom'].set_position(('data',0))
axes.yaxis.set_ticks_position('left')
axes.spines['left'].set_position(('data',0))
plt.plot(lx,ly) # Affichage dela courbe de f
lyp=[f(x) for x in lxp] # Affichage des points supplémentaires
plt.scatter(lxp,lyp,c='red',marker='x')
plt.show() #Affichage du graphique
def demo():
demo1()
demo2()
demo3()
demo4()
demo4b(300)
demo5()
demo6()
demo7()
demo8()
demo9()
demo10(-4,4,lxp=[-1,0,1])
demo()
In [2]:
def demo6():
"afficher plusieurs sous-graphique dans un même graphique"
# En testant puis en copiant-collant le code ci-dessous, afficher les graphiques des fonctions composées nommées g,h,k et définies par (f(x)+2) ; (f(x+2)) et (-f(x)) en y ajoutant tous les commentaires nécessaires.
fig,axes = plt.subplots(2,2,sharex=True,sharey=True)
lx= np.linspace(-3, 3, 100) #rempli la liste lx de valeurs allant de -2 à 2
plt.subplot(221) #Pour s'occuper du graphique numéro dans un tableau de graphique 2×2
plt.subplots_adjust(hspace=0.4) #Pour espacer les graphiques
plt.title("Graphique 1 de la demo6")
plt.plot(lx,f(lx))
plt.axis([-3,3,0,20])
plt.subplot(222)
plt.title("Sous Graphique 2")
plt.plot(lx,-f(lx))
plt.axis([-3,3,-20,0])
plt.subplot(223)
plt.title("Sous Graphique 3")
plt.plot(lx,f(lx)+4)
plt.axis([-3,3,0,20])
plt.subplot(224)
plt.title("Sous Graphique 4")
plt.plot(lx,3*f(lx))
plt.axis([-3,3,0,20])
plt.show()
In [4]:
demo6()
In [4]:
import matplotlib
print(matplotlib.__version__)
In [ ]:
In [ ]: