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Calcul scientifique Python Discussion :

matplotlib : blanc autour de l'image


Sujet :

Calcul scientifique Python

Mode arborescent

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  1. #1
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    Avril 2010
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    Messages : 415
    Par défaut matplotlib : blanc autour de l'image
    bonjour
    voici mon programme, bâti au fil du temps à partir de bouts de code trouvés, bricolés…
    je ne comprend pas tous les détails mais je m'en sers souvent pour toutes mes courbes
    les détails que je n'arrive pas à régler aujourd'hui c'est :
    - comment supprimer les petites graduations ?
    - comment supprimer le cadre gris ?
    - et surtout : comment éviter le blanc autour de la figure ?
    si vous avez quelques tuyaux cela me rendra bien service
    merci !
    vinz

    Code : Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part
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    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
    import matplotlib as mpl
    from math import *
    import os#pour le chemin
    from matplotlib import patches
    import numpy as np
     
    #-------------
    nom="convexite_1.png" #!!! penser à changer ¡¡¡
    #-------------
     
    # paramètres à choisir
    (L,l)=(4.5,3)#largeur, hauteur
    xmin,xmax=-2,2
    y0=0.3#centre vertical du repère
    echelle=1#taille en cm de l'unite a l'ecran
    pas=pi/10#tous les combien (en x comme en y) on met des vecteurs
    eps_vecteur=0.25#longueur d'une fleche unitaire en carreaux.
     
    # fonction
    m=0.9
    def f(x):
    	return(x**2/2+x**3/5+0.5)
     
    # -----------------------------------
     
    # modules
     
     
     
    # quelques paramètres par défaut
    plt.style.use('bmh') # pour la police des équations
    plt.rcParams["font.size"] = 10
    plt.rcParams['axes.facecolor'] = "white" # font blanc pour les graphiques (bmh met du gris)
     
    # calcul automatique axe Y
    rapport=L/l
    demideltay=(xmax-xmin)/rapport/2
    ymin,ymax=y0-demideltay,y0+demideltay
     
    # définition de la figure + divers paramètres
    alpha = echelle/9.5*(xmax-xmin)#valeur determinee empiriquement
    Linch,linch=(L*alpha,l*alpha)
    fig, lafigure = plt.subplots(figsize=(Linch,linch))
    lafigure.set_visible
    fig.tight_layout()  # to nicely fit the subplot(s) in the figure
    lafigure.axis([xmin,xmax,ymin,ymax]) # permet que si qqch dépasse ça ne perturbe rien
    lafigure.grid(False)
     
    #graduations automatiques
    Lx=np.arange(int(xmin), int(xmax)+1, 1)
    Ly=np.arange(int(ymin), int(ymax)+1, 1)
    Lxmot=['' % x for x in Lx]
    Lymot=['' % y for y in Ly]
    plt.xticks(Lx, Lxmot)
    plt.yticks(Ly, Lymot)
     
    # axes
    lafigure.plot([0,0],[ymin,ymax], color ='black', linewidth=0.5, linestyle="-")
    lafigure.plot([xmin,xmax],[0,0], color ='black', linewidth=0.5, linestyle="-")
     
    couleur="#005500"
     
    (a,b)=(-1,1)
    lafigure.plot([a,b],[f(a),f(b)], color =couleur, linewidth=0.25, linestyle="-")
     
     
    # fonctions à tracer f(X)
    ep=0.25
    lacouleur='#AA44CC'
    X1 = np.linspace(xmin,xmax, 256,endpoint=True)
    Y1 = f(X1)
    lafigure.plot(X1, Y1, color="black", linewidth=ep, linestyle="-")
     
    def pointilles(x,y):
        #trace les pointilles du point (x,y)
        lafigure.plot([x,x], [y,0], color="black", linewidth=ep, linestyle="--")
        lafigure.plot([x,0], [y,y], color="black", linewidth=ep, linestyle="--")
     
     
    pointilles(a,f(a))
    pointilles(b,f(b))
     
    delta=0.0
    lafigure.annotate(r'$a$',
                 xy=(a,-0.2), 
                 ha='center', va='center',
                 #xytext=(echx, echy+0.3), 
                 arrowprops=dict(arrowstyle="->", connectionstyle="arc3,rad=.2"),
                 transform=fig.transFigure)
     
    lafigure.annotate(r'$b$',
                 xy=(b,-0.2), 
                 ha='center', va='center',
                 #xytext=(echx, echy+0.3), 
                 arrowprops=dict(arrowstyle="->", connectionstyle="arc3,rad=.2"),
                 transform=fig.transFigure)
     
     
    # enregistrement
     
    chemin=os.path.abspath(os.getcwd())#va enregistrer dans le dossier courant`
    print(chemin+nom)
    plt.savefig(chemin+"/"+nom, dpi=288)
    plt.show()
    Images attachées Images attachées  

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