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Focus sur Matplotlib, la bibliothèque multiplateforme Python

Python dispose de plusieurs bibliothèques. Entre autres, Matplotlib y est une des plus réussies et des plus utilisées. Celle-ci se charge de fournir divers outils de visualisation de données en Python.

Matplotlib : c’est quoi ?

Matplotlib est une bibliothèque multiplateforme. Elle se présente comme l’une des bibliothèques de traçage les plus puissantes de Python. Entre autres, elle fournit divers outils de visualisation de données. Son objectif est de créer des tracés 2D à partir des données dans des listes ou tableaux en Python.

La structure d’un script Python Matplotlib fait en sorte que quelques lignes de code suffisent pour générer un graphique de données visuel. En tant que tel, la couche de script en question recouvre deux API. D’un côté, l’API Pyplot est une hiérarchie d’objets de code Python. De l’autre, une collection d’objets API Orientés Objets (OO) qui fournit un accès direct aux couches backend de Matplotlib.

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PBon à savoir

John D. Hunter est celui qui a créé Matplotlib en langage de programmation Python en 2003. Quant à la version stable actuelle qui est 3.4.2, elle est sortie le 8 Mai 2021.

Matplotlib et Pyplot

Il faut maîtriser l’API Pyplot de Matplotlib pour se débrouiller facilement en termes de tracés. L’API Pyplot dispose d’une interface pratique de style MATLAB avec état. En fait, au début, Matplotlib se présentait comme une alternative open source de MATLAB. Certes, l’API OO et son interface sont plus personnalisables et puissantes que Pyplot. Néanmoins, ils s’avèrent plus difficiles à utiliser. C’est notamment pour cette raison que l’interface Pyplot est aujourd’hui utilisé plus couramment.

Voici alors tout ce qu’il faut savoir sur Pyplot. La « figure » est le conteneur de niveau supérieur. Il comprend tout ce qui se voit dans un tracé comprenant un ou plusieurs axes. Les « axes »quant à elles contiennent la plupart des éléments d’un tracé : Axis, Tick, Line2D, Text. Elles définissent également les coordonnées. C’est la zone dans laquelle les données sont tracées. Les axes incluent l’axe X, l’axe Y et éventuellement un axe Z.

Zoom sur les rôles de Matplotlib

Matplotlib utilise NumPy, une bibliothèque qui fournit l’extension mathématique numérique. Elle fournit également une API OO (orientée objet) qui permet de placer les tracés statiques dans les applications. Celle-ci utilise des kits d’outils Python Gui disponibles tels que Tkinter et PyQt.

Une des grandes fonctionnalités de Matplotlib est qu’elle facilite la visualisation et la compréhension des données grâce aux différents types de tracés. Cela peut correspondr à des nuages de points, des histogrammes, des diagrammes à barres, des diagrammes d’erreurs ou encore des boîtes à moustaches. Matplotlib fonctionne dans divers scripts Python, notamment shell Python (IDLE, pycharm), shell IPython, notebook Jupyter, jupyter lab, cloud IBM Watson studio et Google collab. C’est aussi le cas pour les serveurs d’applications Web comme flask ou Django.

Matplotlib et NumPy

NumPy est un package de calcul scientifique. Il s’agit d’une dépendance obligatoire pour Matplotlib. En effet, cette dernière utilise des fonctions NumPy pour les données numériques et les tableaux multidimensionnels.

Matplotlib et Pandas

En outre, Matplotlib utilise principalement Pandas pour la manipulation et l’analyse de données. Pandas fournit un objet de table de données 2D en mémoire appelé « Dataframe ». En revanche, elle n’est pas une dépendance obligatoire de Matplotlib comme le cas de Numpy.  Néanmoins, les deux s’utilisent très souvent ensemble.

Fonctionnalités

Les fonctionnalités de Matplotlib sont donc multiples. Tout d’abord, elle sert de visualisation de données pour Python avec une qualité excellente, aptes à servir pour des publications et présentations professionnelles. Ensuite, elle trace très facilement les données tout en fournissant les outils indispensables. Par ailleurs, la bibliothèque offre aussi une interface procédurale appelée Pylab. Cette dernière vise à faire fonctionner Matplotlib comme MATLAB, un langage de programmation qu’utilisent les scientifiques et les chercheurs. D’ailleurs, le traçage des deux se ressemble : contrôle total sur les polices, les lignes, les couleurs, les styles et même les propriétés des axes.

En outre, Matpotlib est compatible avec d’autres bibliothèques et packages tiers qui étendent ses fonctionnalités. Nous pouvons notamment citer seaborn, ggplo, basemap et cartopy. Dès lors, avec ces bibliothèques compatibles, il est évident que Matplotlib fournisse à son utilisateur des outils puissants de visualisation de données.

Configuration de l’environnement Matplotlib

Matplotlib et ses packages de dépendances sont disponibles sous la forme de packages wheel sur les référentiels de packages Python standard. De ce fait, ils s’installent facilement sur les systèmes Windows, Linux et macOS via le gestionnaire de packages pip. La bibliothèque et ses dépendances peuvent être téléchargés en tant que package binaire (pré-compilé) ou sous forme de fichiers source non compilés. Néanmoins, le second cas nécessite le compilateur approprié pour le système d’exploitation, toutes les dépendances, les scripts d’installation, les fichiers de configuration et les correctifs disponibles. Or, cela ne peut que provoquer une installation assez complexe.

Par alleurs, l’utilisateur a aussi la possibilité d’utiliser la plate-forme ActiveState. Là, il pourra créer automatiquement Matplotlib à partir de la source. Il peut même l’empaqueter pour le système. Dans certains cas, le package Python n’est pas installé pour tous les utilisateurs du système. Alors, il faut installer Microsoft Visual C++ 2008 ou Microsoft Visual C++ 2010.

Importation

Il suffit juste d’importer Matplotlib dans l’environnement choisi pour profiter de ses fonctionnalités. Néanmoins, il y a un protocole à suivre concernant le « code d’importation » de la bibliothèque. Le nom de référence (également connu sous alias) peut être de n’importe quel choix. Cependant, le nom le plus populaire et le plus prisé est PLT. L’utilisation d’un nom de référence permet de faciliter et rendre pratique l’utilisation de la bibliothèque.

Dès lors, il y a deux points à bien prendre en compte quand on utilise Matplotlib de Python. D’une part, il y a ce qu’on appelle « type de graphique » qui est l’endroit pour définir le type de tracé. Il peut s’agir d’un graphique à barres, d’un graphique linéaire ou d’un histogramme. D’autre part, il y a « Affichez le graphique ». C’est là que l’utilisateur va pouvoir afficher le graphique.

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