| ... | ... | @@ -56,7 +56,7 @@ plt.suptitle("En utilisant les possibilités de pandas") |
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plt.legend()
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plt.show()
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```
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[Graphique P,T, Q avec pandas](https://gitlab.irstea.fr/christine.poulard/atelier-matplotlib/-/blob/master/illustrations/Figure_2_graphique_pandas.PNG)
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La bonne nouvelle : 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.
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On utilisera dans la suite des instructions qui donnent ce rendu même en dehors de Pandas.
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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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| ... | ... | @@ -67,7 +67,7 @@ Vous pouvez partir de la fonction précédente ou de **donnees_TD_ETP_2subplots* |
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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).
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Ensuite on a du code spécifique.
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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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[Figure mise en forme, chaque variable a son axe](https://gitlab.irstea.fr/christine.poulard/atelier-matplotlib/-/blob/master/illustrations/Figure_3_graphique_PTQ_subplots.png)
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De prime abord, certaines syntaxes peuvent paraître vraiment bizarres.
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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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