Nous allons voir commetn faire plusieurs types de graph polaire en python pour, par exemple, afficher des données, faire apparaître des savoirs…

Matplotlib est une bibliothèque de tracés Python en 2D pour des chiifres donnés. Pour générer des graphiques, des histogrammes, des spectres de puissance, des diagrammes à barres, des diagrammes d'erreurs, des diagrammes de dispersion, etc. avec seulement quelques lignes de code.

Dans cet exemple nous allons travailler sur la conception d'un graphique polaire visant à rendre visible les champs de compétences d'une personne.

Pour cela nous allons utiliser matplotlib.pyplot

• une collection de fonctions de style commande qui font fonctionner matplotlib comme MATLAB. Chaque fonction pyplot apporte des modifications à une figure : par exemple,
  • crée une figure,
  • crée une zone de traçage dans une figure,
  • trace quelques lignes dans une zone de traçage,
  • décore la figure avec des étiquettes, etc.

Dans matplotlib.pyplot, différents états sont conservés dans les appels de fonctions, de sorte qu'il garde la trace de choses comme la figure actuelle et la zone de traçage, et les fonctions de traçage sont dirigées vers les axes actuels.

Nous utliserons également numpy pour afficher notre rendu graphique dans une image.

$ sudo apt-get install python3-matplotlib # Debian / Ubuntu
$ sudo dnf install python3-matplotlib # Fedora 
$ sudo yum install python3-matplotlib # Red Hat
$ sudo pacman -S python-matplotlib # Arch

Dans un fichier que nous nommons polar_cv.py

#!/usr/bin/python
# -*- coding: utf-8 -*-
 
"""
A Graphy CV for transdisciplanary human being
by XavCC
GNU GENERAL PUBLIC LICENSE Version 3
"""
 
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
 
field = ['Arts', 'Sciences', 'Hacking', 'Engineering', 'Design']
ecology = [
    72, # Arts
    78, # Sciences
    80, # Hacking
    92, # Engineering
    92, # Design
    72, # Arts
    ]
digitaltech = [
    65, # Arts
    60, # Sciences
    60, # Hacking
    55, # Engineering
    65, # Design
    65, # Arts
    ]
teaching = [
    55, # Arts
    62, # Sciences
    70, # Hacking
    82, # Engineering
    82, # Design
    55, # Arts
    ]
 
# Initialise the spider plot by setting figure size and polar projection
 
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.subplot(polar=True)
 
theta = np.linspace(0, 2 * np.pi, len(ecology))
 
# Arrange the grid into number of capacties equal parts in degrees
 
(lines, labels) = plt.thetagrids(range(0, 360, int(360 / len(field))),
                                 field)
 
# Plot Ecology capacities graph
 
plt.plot(theta, ecology)
plt.fill(theta, ecology, 'b', alpha=0.1)
 
# Plot Digital Techn capacities graph
 
plt.plot(theta, digitaltech)
 
# Plot Teaching capacities graph
 
plt.plot(theta, teaching)
 
# Add legend and title for the plot
 
plt.legend(labels=('Ecology', 'Digital Tech', 'Teaching'), loc= 4)
plt.title('My Graphy CV for transdisciplanary human being')
 
plt.show()
 

Ce qui avec la commande $ python3 polar_cv.py nous donne

Installons pylint

$ sudo pip3 install pylint

ensuite

`--> pylint polar_cv.py 
************* Module polar_cv
cv_graphy.py:66:62: C0326: No space allowed after keyword argument assignment
plt.legend(labels=('Ecology', 'Digital Tech', 'Teaching'), loc= 4)
                                                              ^ (bad-whitespace)
cv_graphy.py:13:0: C0103: Constant name "field" doesn't conform to UPPER_CASE naming style (invalid-name)
cv_graphy.py:14:0: C0103: Constant name "ecology" doesn't conform to UPPER_CASE naming style (invalid-name)
cv_graphy.py:22:0: C0103: Constant name "digitaltech" doesn't conform to UPPER_CASE naming style (invalid-name)
cv_graphy.py:30:0: C0103: Constant name "teaching" doesn't conform to UPPER_CASE naming style (invalid-name)
cv_graphy.py:44:0: C0103: Constant name "theta" doesn't conform to UPPER_CASE naming style (invalid-name)
cv_graphy.py:48:1: C0103: Constant name "lines" doesn't conform to UPPER_CASE naming style (invalid-name)
cv_graphy.py:48:8: C0103: Constant name "labels" doesn't conform to UPPER_CASE naming style (invalid-name)

------------------------------------------------------------------
Your code has been rated at 5.29/10 (previous run: 5.88/10, -0.59)

Nous avons :

• Une erreur ligne 66 qui apparaît, soit un espace non désiré dans la syntaxe […] loc= 4) que nous corrigeons tel que […] loc=4)
• 5 erreur de type C0103, PyLint émet ce message lorsqu’un objet a un nom qui ne correspond pas à la convention d’appellation associée à son type d’objet¹⁾

Pour s'affranchir des problèmes de pylint qui voudrait des majuscules, exécutons la règle en utilisant l’option –const-rgx='[a-z\_][a-z0-9\_]{2,30}$'

Ce qui nous donne

`--> pylint --const-rgx='[a-z\_][a-z0-9\_]{2,30}$' polar_cv.py

-------------------------------------------------------------------
Your code has been rated at 10.00/10 (previous run: 5.29/10, +4.71)

1. La legende est placée de manière non optimum pour la lecture
2. les mots Ingineering et hacking empiètent sur le graphique

Dans notre exemple elle est écrite

plt.legend(labels=('Ecology', 'Digital Tech', 'Teaching'), loc=4)

L'emplacement de la légende peut être spécifié par le mot-clé argument loc (documentation de legend() pour plus de détails.)

Le mot-clé bbox_to_anchor donne un grand degré de contrôle pour le placement manuel des légendes.

Parametres:

loc : int or string or pair of floats, default: ‘upper right’

* The location of the legend. Possible codes are:

Alternativement, il peut s'agir d'un x, y à 2-tuple donnant x, y du coin inférieur gauche de la légende en coordonnées d'axes (auquel cas bbox_to_anchor sera ignoré).

Dans le but de fluidifier la lecture (passage du regard en diagonal sur l'interface) et de faire ressortir clairement les informations contenues dans la légénde, nou sprenons l'option de la placer en abs à droite entre Arts et Design et légèrement à cheval sur le graphique des données.

Nous remplaçons donc loc= 4 par bbox_to_anchor=(0.9, 0.4)

matpotlib contient un package style qui ajoute le support des “styles” de traçage faciles à changer avec les mêmes paramètres qu'un fichier matplotlibrc (est lu au démarrage pour configurer matplotlib).

Il existe un certain nombre de styles prédéfinis fournis par matplotlib. Pour les obtenir

$ python3
>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> print(plt.style.available)
['seaborn-colorblind', 'seaborn-white', 'seaborn-paper', 'seaborn-deep', 'grayscale', 'seaborn', 'seaborn-dark-palette', 'seaborn-notebook', 'seaborn-ticks', 'seaborn-whitegrid', 'dark_background', 'bmh', 'seaborn-muted', 'seaborn-bright', 'fast', 'Solarize_Light2', 'classic', 'seaborn-poster', 'fivethirtyeight', 'seaborn-dark', 'seaborn-darkgrid', 'seaborn-pastel', 'seaborn-talk', '_classic_test', 'ggplot']

Par exemple, il existe un style prédéfini que l'on peut uitliser en début de module tel que

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
 
# set plot style
plt.style.use('seaborn-notebook')

Avec 'greyscale'

Avec 'seaborn-white'

• Pour le titre

plt.title('My Graphy CV for transdisciplanary human being', fontsize=20, family='cmtt10')

• Pour le text concernant les champs d'activité
  • https://matplotlib.org/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.title.html
  • https://matplotlib.org/api/text_api.html#matplotlib.text.Text
  • https://matplotlib.org/tutorials/text/text_props.html#sphx-glr-tutorials-text-text-props-py

En utilisant tick_params, afin de pouvoir modifier si l'on désir : emplacement, taille, couleur…

Par exemple :

plt.tick_params(direction='out', length=6, width=4, labelcolor='#911C14')</code

I-A. IPython et le mode pylab ▲

IPython est une console interactive Python améliorée qui supporte un grand nombre de fonctionnalités très intéressantes parmi lesquelles les entrées/sorties nommées, l'utilisation directe de commandes shell, un système de débogage amélioré et bien plus encore.

En lançant cette console avec l'argument -pylab (–pylab depuis IPython version 0.12), l'on dispose immédiatement d'une session matplotlib interactive avec de nombreuses fonctionnalités du type Matlab™ / Mathematica™. I-B. Pylab ▲

Pylab fournit une interface procédurale à la librairie graphique matplotlib orientée objet. Elle est basée sur un modèle très proche de Matlab™. De la sorte, la grande majorité des commandes pylab ont leur équivalent Matlab™ avec des arguments similaires. Les commandes les plus importantes sont expliquées avec des exemples en console interactive.

#!/usr/bin/python
# -*- coding: utf-8 -*-
 
from pylab import *
 
ax = axes([0.025, 0.025, 0.95, 0.95], polar=True)
 
N = 20
theta = np.arange(0.0, 2 * np.pi, 2 * np.pi / N)
radii = 10 * np.random.rand(N)
width = np.pi / 4 * np.random.rand(N)
bars = bar(theta, radii, width=width, bottom=0.0)
 
for (r, bar) in zip(radii, bars):
    bar.set_facecolor(cm.jet(r / 10.))
    bar.set_alpha(0.5)
 
ax.set_xticklabels([])
ax.set_yticklabels([])
 
show()

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