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.

Amélioration de l’Affichage

Dans cette sous-section, vous apprendrez à optimiser chaque composant graphique afin d’en faciliter la lecture et la compréhension. Cela inclut :

• L’ajout de titres et de labels explicites aux axes avec plt.title(), plt.xlabel() et plt.ylabel() pour contextualiser vos données.

• L’intégration d’une légende claire avec plt.legend(), afin de distinguer les éléments représentés.

• Le réglage des couleurs, styles de lignes et marqueurs, pour mettre en évidence certaines tendances ou catégories.

• L’annotation de points clés directement sur le graphique avec plt.text() et plt.annotate().

• L’ajustement des axes et des ticks (plt.xlim(), plt.ylim(), plt.xticks(), plt.yticks()) pour un affichage optimal.

• 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.