| ... | ... | @@ -19,10 +19,19 @@ On va citer ici deux types de ressources : |
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Un excellent cours de Python niveau Licence 3 (Physique fondamentale) trouvé récemment : [Cours de X. Garrido](https://xgarrido.github.io/licence_python_teaching/). Dans ce cours il y a des [diapos sur Matplotlib en PDF](https://xgarrido.github.io/licence_python_teaching/pdf/06_slide_matplotlib.pdf). La présentation compte 190 diapos, mais avec beaucoup de doublons qui correspondent aux animations. Il y a également deux énoncés d'exercice mpl (2 et 3 pages) orientés astrophysique...
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Une référence, bien qu'un peu datée : le [livre de J. VanderPlas aux éditions O'Reilly](https://jakevdp.github.io/PythonDataScienceHandbook/), disponible sous licence CC-BY-NC-ND license. Le chapitre 4 concerne [la visualisation avec matplolib](https://jakevdp.github.io/PythonDataScienceHandbook/04.00-introduction-to-matplotlib.html) avec un sous-chapitre sur *seaborn* et un sur *basemap* qui a depuis fusionné avec *cartopy*.
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Et aussi : le tuto sur github de [Nicolas Rougier](https://github.com/rougier/matplotlib-tutorial)
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La page "External ressources" de mpl liste plusieurs tutos, que je ne connais pas.
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### CHEATSHEET
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Et aussi (je signale car ils ont l'air très bien, mais j(e connais moins j'ai regardé rapidement) :
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le tuto sur github de [Nicolas Rougier](https://github.com/rougier/matplotlib-tutorial)
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un tuto au [format JupyterLab ](https://github.com/matplotlib/AnatomyOfMatplotlib), très bien pour s'exercer mais on n'a peut-être pas accès au widgets "standard" (zoom, panning, sauvegarde...)
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### CHEATSHEET
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Il en existe beaucoup !
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Cherchez celle qui vous convient selon vos besoin (basique ou avancée, synthétique ou détaillée...)
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