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Calcul scientifique Python Discussion :

matplotlib et graphe d'intensité


Sujet :

Calcul scientifique Python

Vue hybride

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  1. #1
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    Par défaut matplotlib et graphe d'intensité
    Bonjour ,

    Je débute en python et en tracé python , je voulais savoir comment je peux afficher b avec imshow() si c'est bien la bonne fonction à utiliser

    b=[0, 1, 2 , 1,3, 1]
    x=[40,41,42,40,41,42]
    y=[0,0,0,10,10,10]

    j'arrive à tracer b seul mais si je veux lui associer les coordonnées x et y comment dois je faire ( à chaque bi correspond un xi, yi )

    Merci d'avance

  2. #2
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    Par défaut
    Bonjour,

    j'ai pas compris ce que tu voulais faire, mais tu trouveras peut-être ton bonheur dans ce tutoriel : Tutoriel Matplotlib

  3. #3
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    Par défaut
    Salut.
    Tu peux utiliser pyplot.scatter pour afficher l'intensité aux points.
    Code : Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part
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    >>> import matplotlib.pyplot as plt
    >>> x = [40, 41, 42, 40, 41, 42]
    >>> y = [0, 0, 0, 10, 10, 10]
    >>> plt.scatter(x, y, s=[100, 200, 300, 200, 1000, 200], marker="^")
    <matplotlib.collections.PathCollection object at 0xb43bff8c>
    >>> plt.show()
    >>>
    Nom : plt_scatter_ex.png
Affichages : 1323
Taille : 11,8 Ko

  4. #4
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    Par défaut
    Bonjour ,

    Merci pour le retour et la doc, c'est bien ça pour la façon de saisir les entrées par contre du coté graph je souhaiterais juste avoir

    des pixels carrés qui prennent tout l'espace disponible et dont la couleur reflete l'intensité quelque chose comme en piece jointe
    Images attachées Images attachées  

  5. #5
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    Par défaut
    mince je voulais juste le mettre en fichier joint , c'est pas trop ça !

  6. #6
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    Par défaut
    Salut,

    Comme ceci?
    Code : Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part
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    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
    import matplotlib.cm as cm
     
    b = [0, 1, 2 , 1, 3, 1]
    x = [40, 41, 42, 40, 41, 42]
    y = [0, 0, 0, 10, 10, 10]
     
    z = np.array((b, x, y))
     
    fig = plt.figure()
    ax = fig.add_subplot(111)
    ax.imshow(z, cmap=cm.jet, interpolation='nearest')
    ax.set_xlabel('x-axis')
    ax.set_ylabel('y-axis')
    plt.show()

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