Corrigés 2 : Exercices pratiques sur `matplotlib.pyplot`¶

Exercices de base¶

Exercice 1 : Tracer un point¶

import matplotlib.pyplot as plt

plt.plot(3, 7, 'ro', label="Mon point")
plt.legend()
plt.title("Exercice 1 : Tracer un point")
plt.show()

¶

Exercice 2 : Tracer plusieurs points¶

plt.plot(1, 2, 'bo', label="Cercle bleu")
plt.plot(3, 5, 'gs', label="Carré vert")
plt.plot(2, 7, 'm^', label="Triangle magenta")
plt.title("Exercice 2 : Trois points")
plt.legend()
plt.show()

¶

Exercice 3 : Tracer une ligne¶

plt.plot([0, 1, 2, 3], [0, 3, 1, 4], 'b-')
plt.title("Exercice 3 : Tracer une ligne")
plt.show()

¶

Exercice 4 : Personnalisation des couleurs et symboles¶

plt.plot([0, 1, 2], [0, 2, 1], 'r--', label="Ligne pointillée rouge")
plt.plot([0, 1, 2], [1, 3, 0], 'g:', label="Ligne en tirets verts")
plt.xlabel("X")
plt.ylabel("Y")
plt.title("Exercice 4 : Couleurs et symboles")
plt.legend()
plt.show()

¶

Exercice 5 : Ajouter une légende¶

x = [0, 1, 2, 3, 4]
y1 = x
y2 = []
for i in x:
    y2.append(i ** 2)

plt.plot(x, y1, 'b-', label="y = x")
plt.plot(x, y2, 'r--', label="y = x²")
plt.xlabel("x")
plt.ylabel("y")
plt.title("Exercice 5 : Légende")
plt.legend()
plt.show()

¶

Exercice 6 : Diagramme en barres¶

categories = ["A", "B", "C", "D"]
valeurs = [10, 24, 36, 18]

plt.bar(categories, valeurs, color='cyan')
plt.xlabel("Catégories")
plt.ylabel("Valeurs")
plt.title("Exercice 6 : Diagramme en barres")
plt.show()

¶

Exercice 7 : Diagramme en secteurs¶

categories = ["Pommes", "Bananes", "Cerises", "Dattes"]
valeurs = [35, 25, 20, 20]

plt.pie(valeurs, labels=categories, autopct='%1.1f%%')
plt.title("Exercice 7 : Diagramme en secteurs")
plt.show()

¶

Exercice 8 : Diagramme de dispersion¶

import numpy as np

x = np.random.rand(50)
y = np.random.rand(50)

plt.scatter(x, y, color='blue', marker='o')
plt.xlabel("X")
plt.ylabel("Y")
plt.title("Exercice 8 : Nuage de points aléatoires")
plt.show()

¶

Exercice 9 : Tracer plusieurs courbes¶

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.linspace(0, 3, 100)

# Calcul et tracé direct de chaque courbe
plt.plot(x, x, 'b-', label="y = x")
plt.plot(x, x ** 2, 'r--', label="y = x²")
plt.plot(x, x ** 3, 'g:', label="y = x³")

plt.xlabel("x")
plt.ylabel("y")
plt.title("Plusieurs courbes sans boucle")
plt.legend()
plt.show()

Exercice 10 : Tracer une fonction conditionnelle¶

x = np.arange(0, 4.1, 0.1)
y = np.where(x < 2, x, 4)

plt.plot(x, y, 'b-')
plt.xlabel("x")
plt.ylabel("y")
plt.title("Exercice 10 : Fonction conditionnelle")
plt.show()

¶

Exercice 11 : Tracer des données depuis un tableau NumPy¶

x = np.linspace(0, 2 * np.pi, 100)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)

plt.plot(x, y1, 'b-', label="sin(x)")
plt.plot(x, y2, 'r--', label="cos(x)")
plt.xlabel("x")
plt.ylabel("y")
plt.title("Exercice 11 : Données depuis NumPy")
plt.legend()
plt.show()

¶

Exercice 12 : Tracer des données avec validation¶

def tracer_points_fichier(nom_fichier):
    x, y = [], []

    with open(nom_fichier, 'r') as fichier:
        for ligne in fichier:
            try:
                xi, yi = map(float, ligne.strip().split())
                x.append(xi)
                y.append(yi)
            except ValueError:
                print(f"Ligne invalide ignorée : {ligne.strip()}")

    plt.plot(x, y, 'ro')
    plt.xlabel("x")
    plt.ylabel("y")
    plt.title("Exercice 12 : Données avec validation")
    plt.show()


# Exemple d'utilisation (créer un fichier 'points.txt' avec les données)
tracer_points_fichier("points.txt")

¶

Exercice 13 : Tracer des sous-graphiques¶

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.linspace(0, 2 * np.pi, 100)

# Création de la figure et des axes (2 lignes, 2 colonnes)
fig, axes = plt.subplots(2, 2, figsize=(10, 8))
(ax1, ax2), (ax3, ax4) = axes # Extraction des axes pour un accès plus simple

# Sous-graphique 1 : sin(x)
ax1.plot(x, np.sin(x))
ax1.set_title("sin(x)")
ax1.set_xlabel("x")
ax1.set_ylabel("y")

# Sous-graphique 2 : cos(x)
ax2.plot(x, np.cos(x))
ax2.set_title("cos(x)")
ax2.set_xlabel("x")
ax2.set_ylabel("y")

# Sous-graphique 3 : tan(x)
ax3.plot(x, np.tan(x))
ax3.set_title("tan(x)")
ax3.set_xlabel("x")
ax3.set_ylabel("y")

# Sous-graphique 4 : x² 
ax4.plot(x, x**2)
ax4.set_title("x²")
ax4.set_xlabel("x")
ax4.set_ylabel("y")

plt.suptitle("Exercice 13 : Sous-graphiques")
plt.tight_layout()
plt.show()

¶

Exercice 14 : Tracer des barres conditionnelles¶

categories = ["A", "B", "C", "D", "E"]
valeurs = [15, 7, 22, 13, 9]
couleurs = ['red' if v > 10 else 'blue' for v in valeurs]

plt.bar(categories, valeurs, color=couleurs)
plt.xlabel("Catégories")
plt.ylabel("Valeurs")
plt.title("Exercice 14 : Barres conditionnelles")
plt.show()

¶

Exercice 15 : Tracer des données avec des masques NumPy¶

x = np.linspace(0, 4 * np.pi, 100)
y = np.sin(x)
masque_positif = y > 0

plt.plot(x[masque_positif], y[masque_positif], 'ro', label="y > 0")
plt.plot(x[~masque_positif], y[~masque_positif], 'bo', label="y <= 0")
plt.xlabel("x")
plt.ylabel("sin(x)")
plt.title("Exercice 15 : Masques NumPy")
plt.legend()
plt.show()

¶

Exercice 16 : Tracer des données avec gestion d’erreurs¶

def tracer_donnees_utilisateur():
    try:
        x_input = input("Entrez les valeurs de x (séparées par des virgules) : ")
        y_input = input("Entrez les valeurs de y (séparées par des virgules) : ")

        x = [float(val) for val in x_input.split(",")]
        y = [float(val) for val in y_input.split(",")]

        if len(x) != len(y):
            raise ValueError("Les listes x et y doivent avoir la même longueur.")

        plt.plot(x, y, 'gs')
        plt.xlabel("x")
        plt.ylabel("y")
        plt.title("Exercice 16 : Données utilisateur")
        plt.show()

    except ValueError as e:
        print(f"Erreur : {e}")


tracer_donnees_utilisateur()

¶

Exercice 17 : Tracer une fonction par morceaux¶

x = np.arange(-3, 3.1, 0.1)
y = np.where(x < 0, x ** 2, np.where(x < 2, x, 4))

plt.plot(x, y, 'b-')
plt.xlabel("x")
plt.ylabel("y")
plt.title("Exercice 17 : Fonction par morceaux")
plt.show()

¶

Exercice 18 : Tracer des données depuis un tableau 2D¶

donnees = np.array([
    [0, 1, 4, 9],
    [0, 1, 2, 3],
    [0, 1, 8, 27]
])

couleurs = ['b', 'g', 'r']
styles = ['-', '--', ':']

for i, serie in enumerate(donnees):
    plt.plot(serie, color=couleurs[i], linestyle=styles[i], label=f"Série {i + 1}")

plt.xlabel("Index")
plt.ylabel("Valeur")
plt.title("Exercice 18 : Tableau 2D")
plt.legend()
plt.show()

¶

Exercice 19 : Tracer des histogrammes¶

donnees = np.random.normal(0, 1, 1000)

plt.hist(donnees, bins=30, color='cyan', edgecolor='black')
plt.xlabel("Valeurs")
plt.ylabel("Fréquence")
plt.title("Exercice 19 : Histogramme")
plt.show()

¶

Exercice 20 : Tracer des données avec boucles et conditions¶

x = np.linspace(0, 2 * np.pi, 100)
fonctions = [
    ("sin(x)", np.sin, 'b'),
    ("cos(x)", np.cos, 'r'),
    ("sin(x) + cos(x)", lambda x: np.sin(x) + np.cos(x), 'g')
]

for label, func, couleur in fonctions:
    plt.plot(x, func(x), color=couleur, label=label)

plt.xlabel("x")
plt.ylabel("y")
plt.title("Exercice 20 : Boucles et conditions")
plt.legend()
plt.show()

¶

Remarques :

Pour les exercices nécessitant des fichiers (ex. : Exercice 12), créez un fichier texte avec les données spécifiées.
Les exercices combinant pyplot avec d’autres notions montrent comment intégrer des boucles, conditionnelles, ndarray, et gestion d’erreurs pour des visualisations plus dynamiques.

Utilisation de l’IA

Page rédigée en partie avec l’aide d’un assistant IA. L’IA a été utilisée pour générer des explications, des exemples et/ou des suggestions de structure. Toutes les informations ont été vérifiées, éditées et complétées par l’auteur.

Corrigés 2 : Exercices pratiques sur matplotlib.pyplot¶