Discussion :

[Blaise]

Bonjour,

Pour un simple graphe avec +/- 9000 datas dans une liste, ajoutés par plt.plot(cpm_datas, color = 'green').
est-il possible d'avoir une couleur différente selon la plage ?
par exemple
<= 50 green
<100 yellow
etc

Et question annexe, peut-on utiliser des couleurs via RGB ou autre ?

Merci !

[marco056]

Sans doute que oui à la première question et oui sûr à la deuxième : tu as cherché dans un moteur de recherche ?

[Blaise]

Bonjour,

Je n'avais pas vu ta réponse.
Oui, j'ai un peu cherché et regardé la documentation. Mais c'est vraiment complexe pour moi qui ne comprend que l'anglais très basique (pour ne pas dire BASIC, le langage avec lequel j'ai démarré fin des années 70). J'apprends Python un peu à la fois et au fur et à mesure de mes besoins. C'est un langage assez chouette

Je dois dire que je n'ai pas trop approfondi car c'est assez secondaire pour le moment, et que j'espère rester dans la plage verte tout ma vie, car c'est pour un compteur Geiger

Pour le . 1, j'avais vu comment changer segment par segment. je suppose qu'en approfondissant et avec quelques conditions il doit y avoir moyen
Pour le . 2, comme il dépend du . 1 j'avoue ne pas avoir cherché. Un peu fainéant

Voilà.

Par contre, je vais ouvrir une autre discussion pour dates (jour et heures) en abscisses

[Julien N]

Salut,

Je t'invite à jeter un œil aux exemples fournis sur le site de matplotlib. Tu y trouve les cas de figure les plus courants, dont un exemple sur une ligne multi couleur.

N'ayant jamais eu à traiter ce cas, je m'y suis penché par curiosité. Apparemment, l'astuce consiste à définir une ligne par segments et assigner une couleur à chaque segment. L'ensemble de ces segments sont définis comme une "collection" et non comme une multitude de petites lignes. Voici un bout de code basé sur l'exemple du site et qui trace y=x² avec des portions de différentes couleurs. A noter, j'ai employé le nom abrégé des couleurs, mais rien n'interdit de les définir à l'aide d'un code RGB. La section définissant les couleurs pourrait être encapsulée dans une fonction pour faire plus propre.

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.collections import LineCollection
 
# Données
x = np.linspace(0, 10, 500)
y = x**2
 
# Création de segments 
points = np.array([x, y]).T.reshape(-1, 1, 2)
segments = np.concatenate([points[:-1], points[1:]], axis=1)
 
# Colormap. Attention, il y n points (n valeurs de y), mais n-1 segments
# Je suppose ici, pour l'exercice que c'est la valeur moyenne entre les deux
# points du segment qui défini la couleur
colors = list()
for y1, y2 in zip(y[:-1], y[1:]):
    val = 0.5 * (y1 + y2)
    if val <= 10:
        colors.append('g')
    elif val < 50:
        colors.append('y')
    else:
        colors.append('r')
 
lc = LineCollection(segments, colors=colors)
 
fig, ax = plt.subplots()
ax.add_collection(lc)
 
ax.autoscale()  # sans cela, ou autre set_xlim(), la figure s'affiche sur 0-1
plt.show()

J

[Blaise]

Merci Julien.

Je ne comprends pas tout le code, mais je vois que c'est ce que je cherchais.
Je vais donc étudier cela.
Merci encore !

[Blaise]

Re bonjour,

Je me suis d'abord acharné (et j'ai ch..) à produire un graphe (visible en direct ici) correspondant à mes besoins.
J'ai réussi « l'exploit » de n'utiliser que le « plot » de pyplot :

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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def faire_graphe():
    plt.margins(0) # met les marges à zéro
    plt.figure(figsize=(9,3)) # dimensionne le graphique
    plt.gca().xaxis.set_major_formatter(mdates.DateFormatter("%a %H:00"))
    # normalement du style " lun 09:00 ", mais n'est pas dans le format local
    plt.plot(cpm_dhms, cpm_datas, c='#707070',lw=0.15) # les données, avec les dates (en secondes) en X 
    # c = color (ici un gris un foncé), lw = lineweight (épaisseur du trait 0.15 étant assez fin, mais pas trop)
    plt.plot(cpm_dhms, cpm_mm, c='#276B2F')
    # la moyenne mobile, avec les dates (en secondes) en X, en reprenant la couleur verte du guide de sécurité plus bas dans la page WEB
    plt.ylabel('CPM') # l'étiquette des Y
    plt.gcf().autofmt_xdate() # positionnement automatique des dates/heures (en fait, 45°)
    plt.box(False) #retire les lignes autour du graphique
    plt.grid() # affiche la grille
    plt.savefig(dossier_ram + "cpm_25.png", bbox_inches = 'tight') # sauvegarde sans marges
    # NB : pour le Rpi, le dossier RAM épargne la carte µSD
    plt.close('all') # libère la mémoire
    transfertFTP(dossier_ram + "cpm_25.png") # transfère le fichier dans mon espace web
    os.remove(dossier_ram + "cpm_25.png") # supprime le fichier source

Et, maintenant que cela fonctionne, reste plus qu'à ajouter les couleurs sur la moyenne mobile.
Pour tester et comme j'espère ne jamais voir une valeur > 50, j'imagine mettre en rouge tout ce qui est au-dessus de la moyenne pure. (généralement 22.2)
Alors, ma difficulté avec les exemples est qu'ils utilisent numpy que je ne connais pas. Ok pour la génération de données, mais et même en recherchant dans le WEB, je ne comprends pas la création de segments.
Je crois que c'est adaptable à mon code sans trop le bouleverser, mais il faudra qu'on m'explique.

Bien à vous