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<html>
<head>
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<meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="IE=edge,chrome=1">

<title>Informatique 7   fonctions utiles matplotlib</title>
<meta name="cours-n" content="7">

<meta name="author" content="Rémi Emonet">
<meta name="venue" content="L2SPICHI">
<meta name="date" content="2017">
<meta name="affiliation" content="Université Jean Monnet − Laboratoire Hubert Curien">

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<script src="extensions/slides-dev.js"></script>
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<script src="extensions/deck-packed.js"></script>
<script src="extensions/slides.js"></script>
<script>go(function() {
});</script>
</head>

<body>

<div class="deck-container">

<div class="deck-loading-splash" style="background: black; color: chartreuse;"><span class="vcenter" style="font-size: 30px; font-family: Arial; ">Please wait, while our marmots are preparing the hot chocolate…</span></div>

<section class="smart">

# @chunk: chunks/title.md

# @chunk: chunks/objectives.md

## Informatique <span>{var-cours-n}</span> : Plan {#plan overview}
- (re) Numpy {npre}
- (re) Bibliothèque Matplotlib : premier contact {matplotlibintro}
- Cas d'utilisation {usecases}
- Matplotlib : principes appliqués {matplotlibprinciples}


<!-- TD -->
# @copy:#plan: %+class:inred: .tdlogistique

## « TD » de Lundi {libyli}
- Inscription ?
- Écrire « **TD** » devant votre nom (sur la feuille d'émargement)




<!-- ######################################## -->
# @copy:#plan: %+class:inred: .npre

# Déjà Re-Vu : tableaux, *shape*, indices, tranches

## Numpy : axes d'un tableau {libyli}
- Axes d'un tableau ?
- un axe est une dimension du tableau (numérotés en partant de 0)
- *shape* correspond donc aux nombres d'éléments selon chaque axe
- Illustration

@SVG: media/numpy/axes.svg 800 200 {slide}

```python
a = np.arange(21).reshape((3, 7))
print(a)

print("Selon l'axe 0, il y a", a.shape[0], "valeurs")
print("Selon l'axe 1, il y a", a.shape[1], "valeurs")
{dense slide}
```

## Numpy : axes et agrégations {libyli}
- Les fonctions d'agrégation (min, max, sum, mean, ...) acceptent deux paramètres
- `axis`: l'axe selon lequel agréger (c'est l'axe qui va « disparaître »), <br/> avec `np.sum` et un tableau à 2 dimensions :
- `axis=0` : sommer chaque colonne
- `axis=1` : sommer chaque ligne
- `keepdims`: pour décider si l'axe disparaît ou est réduit à un élément
- `keepdims=False` (par défaut), l'axe disparaît totalement
- `keepdims=True`, l'axe est conservé, il n'a alors plus qu'un élément
- Exemple
```python
a = np.ones((3, 7))
print(np.sum(a)) # 21

print(np.sum(a, axis=0).shape) # (7,)
print(np.sum(a, axis=1).shape) # (3,)

print(np.sum(a, axis=0, keepdims=True).shape) # (1,7)
print(np.sum(a, axis=1, keepdims=True).shape) # (3,1)
print(np.sum(a, keepdims=True).shape) # (1,1)
{slide}
```

# @chunk: chunks/doc-np-mean.md


# @chunk: chunks/q/np-shape-4.md
# @chunk: chunks/q/np-shape-3.md

# @chunk: chunks/q/np-slice-2.md
# @chunk: chunks/q/np-slice-4.md
# @chunk: chunks/q/np-shape-slice-1.md
# @chunk: chunks/q/np-shape-slice-2.md

# @chunk: chunks/q/np-aggr-shape-4.md
# @chunk: chunks/q/np-aggr-shape-3.md

<!--
-->

## Numpy : lecture de fichier texte {libyli}
- Fichier de donnés textuels
- CSV : *Comma-Separated Values*
- valeur séparées par des virgules
- NB: le « . » est utilisé pour les nombres réels en programmation
- il existe aussi TSV (*Tabulation-Separated Values*) {slide}
- Exemple CSV (ici, 3 valeurs par ligne)
```
1219,5,89.57
1220,9,89.66
1221,22,89.88
1222,22,90.10
1223,8,90.18
1224,16,90.34
1225,18,90.52
1226,13,90.64
1227,1,90.65
1228,2,90.90
{slide}
```
- Lecture avec la fonction genfromtxt de Numpy
```python
a = np.genfromtxt('monfichier.csv', delimiter=',')

print(a.shape) # (10, 3) dans l'exemple
{slide}
```

# @chunk: chunks/doc-np-genfromtxt.md


<!-- ######################################## -->
# @copy:#plan: %+class:inred: .matplotlibintro

## Matplotlib : exemple
```python
from matplotlib import pyplot as plt

x = np.linspace(0, 10, 2000)
y = x**3
z = (10+x)**2

plt.plot(x, y, label="courbe 1")
plt.plot(x, z, label="courbe 2")
plt.legend()

#plt.savefig('courbes.pdf')
plt.show()
```


<!-- TD -->
# @copy:#plan: %+class:inred: .tdlogistique

## {q}
- <span>2017101801</span>
- Que faire à la prochaine séance de TD ? (pour ceux qui viennent)
1. la fin du TD1
1. la fin du TD2
1. un TD plus avancé
1. autre

# Questionnaire QCM


<!-- ######################################## -->
# @copy:#plan: %+class:inred: .matplotlibprinciples

## Pyplot {libyli}
- Matplotlib permet de
- tracer des figures
- tracer des courbes, histogrammes, etc
- sauver dans un fichier image
- afficher de manière interactive
- Pyplot : `from matplotlib import pyplot as plt`
- `plt` : pour simplifier les taches simples
- Quelques fonctions `plt.truc(...)` {libyli}
- plot, savefig, show, ...
- xlabel, ylabel, xticks, yticks, xlim, ylim, xscale, yscale, legend, grid, title, ...
- text, annotate, ...
- subplot
- scatter, bar, barh, contour, contourf,
- imshow, hist, ...
- <a href="http://matplotlib.org/api/pyplot_summary.html" target="_blank">http://matplotlib.org/api/pyplot_summary.html</a>

# ✓ Retour sur $\pi$ : agrégation, courbes

# Illustration de Numpy + Matplotlib : affichage des pas (quand on marche)
- {comment}
- np.genfromtxt(..., separator=',')n
- cf prep/steps

## Matplotlib : apparence des courbes
- Paramètres de base de `plt.plot()`
- codes pour la couleurs
- codes pour le type de trait
- codes pour le type de marqueurs (points)
- Paramètres nommés
- pour les éléments ci-dessus (`color`, `linestyle`, `marker`)
- pour d'autres choses : `markerfacecolor` (couleur des points), `fillstyle` (remplissage sous la courbe), `drawstyle` (comment relier les points : segment oblique, marche, ...), `markersize` (tailles des points), `label` (nom de la courbe), `linewidth` (épaisseur du trait),


# @chunk: chunks/doc-plt-plot-show-savefig.md
# @chunk: chunks/doc-plt-xlabel.md
# @chunk: chunks/doc-plt-xticks.md
# @chunk: chunks/doc-plt-xlim.md
# @chunk: chunks/doc-plt-xscale.md
# @chunk: chunks/doc-plt-legend.md
# @chunk: chunks/doc-plt-grid.md
# @chunk: chunks/doc-plt-title.md

# @chunk: chunks/doc-plt-text.md
# @chunk: chunks/doc-plt-annotate.md

# @chunk: chunks/doc-plt-subplot.md

# @chunk: chunks/doc-plt-scatter-and-many.md
# @chunk: chunks/doc-plt-imshow.md
# @chunk: chunks/doc-plt-hist.md


# OK {no-print}
<!--
## Points Clés {key deck-status-fake-end}
-->

</section>

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<p class="deck-status deck-progress-10"> <span class="deck-status-current"></span> / <span class="deck-status-total"></span><span class="var-author">will be replaced by the author</span><span class="var-title">will be replaced by the title</span></p>

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<a class="ujm" data-progress-size=": spe.top(15, 525); height: 65*designRatio; left: slide.left; width: 130*designRatio" target="_blank"></a>

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