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["matplotlib gotchas" dans le livre de JVanderPlas](https://www.oreilly.com/library/view/python-data-science/9781491912126/ch04.html)
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On met donc en pratique sur ce graphique deux notions importantes :
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* **la notion de subplot** qui permet de définir plusieurs vignettes sur une même figure ; cette architecture est plutôt bien décrite dans les tutoriels (vois aussi gridspec pour définir les proportions). L'argument "sharex=True" ) qui permet de coupler les graphiques : on zoome en même temps sur les deux. (même chose avec "sharey = True".)
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* **la notion de subplot** qui permet de définir plusieurs vignettes sur une même figure ; cette architecture est plutôt bien décrite dans les tutoriels (voir aussi gridspec pour définir les proportions). Voir aussi [Point Subplots](Point Subplots) pour quelques précisions, et renvoi vers les autres exemples de l'atelier avec des subplots. L'argument "sharex=True" ) permet de coupler les graphiques : on zoome en même temps sur les deux. (même chose avec "sharey = True".)
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* **la notion d'ax** qui est en fait une **aire sur laquelle on peut tracer des points selon un système de coordonnées**, que l'on se contentera d'appeler **système d'axes".
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Quand on a compris que "un_axe" est un système d'axes, il est plus facile de décoder la méthode twinx : l'instruction un_axe.twinx() permet de créer un autre système d'axes qui partage le même axe des x que un_axe (et idem avec twiny pour l'axe des y).
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Heureusement, plusieurs tutoriels mettent l'accent sur cette notion, en disant que le nom de classe Axes, avec le nom d'instance habituel "ax", est sans doute mal choisi. Grâce à ces ressources, notamment python-simple, on comprend ce que l'on manipule et il est ensuite plus facile d'assimiler les procédures.
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Si vous avez bien assimilé cette manip avec les dictionnaires, vous pourriez écrire une fonction adaptée au fichier dans sa forme initiale, avec des "janv-01" et autres "sept-02".
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[Retour à la page principale](https://gitlab.irstea.fr/christine.poulard/atelier-matplotlib/-/wikis/home) |
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