| ... | @@ -51,7 +51,8 @@ plt.legend() |
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plt.show()
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plt.show()
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 _figure obtenue avec DF_TD4.plot()_
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<img src="uploads/4438d78280976838e8b0742b5bf84653/Figure_2_graphique_pandas.PNG" width="240">
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<i> figure obtenue avec DF_TD4.plot() </i>
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L'outil zoom montre que l'affichage des étiquettes de date est correct quel que soit le niveau de zoom, contrairement à la première expérience. Dans la suite, vous trouverez les instructions qui donnent ce rendu même en dehors de Pandas. La mauvaise nouvelle : les trois variables, qui s'expriment dans des unités différentes, sont toutes les 3 tracées dans le même repère. Cela permet de voir les données rapidement, mais évidemment la mise en forme n'est pas du tout satisfaisante pour un rapport. On va donc retravailler cela dans la suite.
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L'outil zoom montre que l'affichage des étiquettes de date est correct quel que soit le niveau de zoom, contrairement à la première expérience. Dans la suite, vous trouverez les instructions qui donnent ce rendu même en dehors de Pandas. La mauvaise nouvelle : les trois variables, qui s'expriment dans des unités différentes, sont toutes les 3 tracées dans le même repère. Cela permet de voir les données rapidement, mais évidemment la mise en forme n'est pas du tout satisfaisante pour un rapport. On va donc retravailler cela dans la suite.
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| ... | @@ -59,9 +60,8 @@ L'outil zoom montre que l'affichage des étiquettes de date est correct quel que |
... | @@ -59,9 +60,8 @@ L'outil zoom montre que l'affichage des étiquettes de date est correct quel que |
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Vous pouvez partir de la fonction précédente ou de **donnees_TD_ETP_2subplots** déjà écrit; dans le développement on trouve souvent en ligne des bouts de code qu'il faut s'approprier et adapter. Cette fonction reprend le début de la fonction précédente (lecture avec pd.read_csv), on trace aussi avec la méthode pd plot pour vérifier que la lecture s'est bien passée (phase que l'on peut ensuite mettre en commentaire). Ensuite on a du code spécifique. Si vous l'exécutez, vous verrez que ça marche, le rendu n'est pas forcément à votre goût, donc ce sera l'occasion de vous exercer à mettre en forme. On proposera par la suite une variante, vous pourrez donc étoffer votre palette.
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Vous pouvez partir de la fonction précédente ou de **donnees_TD_ETP_2subplots** déjà écrit; dans le développement on trouve souvent en ligne des bouts de code qu'il faut s'approprier et adapter. Cette fonction reprend le début de la fonction précédente (lecture avec pd.read_csv), on trace aussi avec la méthode pd plot pour vérifier que la lecture s'est bien passée (phase que l'on peut ensuite mettre en commentaire). Ensuite on a du code spécifique. Si vous l'exécutez, vous verrez que ça marche, le rendu n'est pas forcément à votre goût, donc ce sera l'occasion de vous exercer à mettre en forme. On proposera par la suite une variante, vous pourrez donc étoffer votre palette.
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<img src="uploads/1fd2a2524cc6ebf27504f8cab0d326b8/Figure_3_graphique_PTQ_subplots.png")" width="240">
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<i> figure structurée en 2 vignettes, sur le graphique du haut chaque variable a son axe ; début de mise en forme </i>
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De prime abord, certaines syntaxes peuvent paraître vraiment bizarres. Pour comprendre, on n'échappera pas à un peu de théorie ; certains sites expliquent très bien la structure des figures, et cela aide vraiment à progresser et à s'approprier les notions.
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De prime abord, certaines syntaxes peuvent paraître vraiment bizarres. Pour comprendre, on n'échappera pas à un peu de théorie ; certains sites expliquent très bien la structure des figures, et cela aide vraiment à progresser et à s'approprier les notions.
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