Matplotlib : figure, axes et premier graphique

Matplotlib : figure, axes et premier graphique

Matplotlib est la bibliothèque de visualisation historique de Python. Seaborn et pandas l’utilisent en coulisse : comprendre son fonctionnement vous servira partout.

Figure et Axes

Un graphique Matplotlib est organisé en deux niveaux :

• la Figure (Figure) : la « feuille » qui contient tout ;
• un ou plusieurs Axes (Axes) : des zones de tracé, chacune avec son axe x, son axe y, son titre.

import matplotlib.pyplot as plt

fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 4))   # une figure de 8 x 4 pouces, un seul Axes

On dessine ensuite en appelant les méthodes de ax. C’est l’interface orientée objet, recommandée. Il existe une interface plus courte (plt.plot(...), plt.title(...)) qui agit sur « l’axe courant » : pratique pour un essai rapide, mais source de confusion dès qu’il y a plusieurs graphiques.

Une première courbe

mois = ["janv", "févr", "mars", "avr", "mai", "juin"]
ca_2025 = [120, 135, 128, 150, 162, 170]
ca_2026 = [130, 142, 155, 149, 175, 190]

fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 4))
ax.plot(mois, ca_2025, marker="o", label="2025")            # une série
ax.plot(mois, ca_2026, marker="o", linestyle="--", label="2026")  # une deuxième

ax.set_title("Chiffre d'affaires mensuel")    # titre
ax.set_xlabel("Mois")                         # étiquette de l'axe x
ax.set_ylabel("CA (k€)")                      # avec l'unité !
ax.legend()                                   # affiche les labels
ax.grid(alpha=0.3)                            # grille discrète
plt.show()                                    # dans un notebook, l'affichage est automatique

Chaque appel à ax.plot ajoute une ligne (Line2D) à l’Axes. Le paramètre label donne son nom dans la légende, qui n’apparaît que si l’on appelle ax.legend().

Le style

Les paramètres les plus utiles de plot :

Paramètre	Exemples	Effet
color	"tab:blue", "#1f77b4"	couleur
marker	"o", "s", "^"	symbole sur chaque point
linestyle	"-", "--", ":"	type de trait
linewidth	2	épaisseur

ax.set_ylim(0, None) force l’axe y à partir de zéro, ce qui évite d’exagérer visuellement les variations. ax.set(title=..., xlabel=..., ylabel=...) règle plusieurs propriétés en une fois.

Une courbe relie les points : elle suggère une continuité. Réservez-la aux données ordonnées, typiquement le temps. Pour comparer des catégories (régions, produits), on utilisera des barres (leçon suivante).

Enregistrer

fig.savefig("ca_mensuel.png", dpi=150, bbox_inches="tight")
plt.close(fig)   # libère la mémoire quand on génère beaucoup de figures

bbox_inches="tight" rogne les marges inutiles ; le format est déduit de l’extension (.png, .svg, .pdf).

Vérifier un graphique par le code

Les objets Matplotlib se laissent interroger, ce qui permet de tester un graphique :

ax.get_title()            # "Chiffre d'affaires mensuel"
len(ax.get_lines())       # 2 courbes
[t.get_text() for t in ax.get_legend().get_texts()]   # ['2025', '2026']

C’est ainsi que les exercices de ce cours vérifient vos graphiques.

À retenir

• fig, ax = plt.subplots() puis des méthodes ax.*.
• Titre, étiquettes avec unités, légende : toujours.
• Courbe pour le temps ; savefig pour exporter.