Personnalisation des Graphiques
Une fois les graphiques de base maîtrisés, la personnalisation devient essentielle pour renforcer l’impact visuel et adapter la représentation des données à son public. Cette section vous montre comment modifier l’apparence de vos visualisations Matplotlib pour les rendre plus lisibles, esthétiques et adaptées au contexte d’analyse.
Titre et Labels
L’ajout de titres et de labels explicites aux axes avec plt.title(), plt.xlabel() et plt.ylabel() pour contextualiser vos données.
Légendes
L’intégration d’une légende claire avec plt.legend(), afin de distinguer les éléments représentés.
Couleurs, styles de lignes et marqueurs
Le réglage des couleurs, styles de lignes et marqueurs, pour mettre en évidence certaines tendances ou catégories.
Annotation
L’annotation de points clés directement sur le graphique avec plt.text() et plt.annotate().
Axes et ticks
L’ajustement des axes et des ticks (plt.xlim(), plt.ylim(), plt.xticks(), plt.yticks()) pour un affichage optimal.
Optimisation de la mise en page
L’optimisation de la mise en page avec plt.tight_layout() pour éviter les chevauchements.
💡 Un bon affichage ne se limite pas à l’esthétique : il facilite l’interprétation des données et renforce l’efficacité du message que vous souhaitez transmettre.