Il y a de grandes chances pour que vous ayez besoin de tracer des courbes dans le cadre de votre TIPE.
Plus que jamais, je vous conseille d'utiliser Python et Matplotlib.
Le rendu des courbes réalisées avec Regressi, par exemple, est assez souvent décevant dans vos présentations.
On considères disposer des données stockées dans les variables les_t, les_x, les_y de type list ou des tableaux numpy np.ndarray.
Tracé rapide d'une courbe¶
On va ici tracer une courbe avec le minimum d'informations nécessaires (titres, légende des axes).
Les points mesurés sont ici reliés par des lignes. Cela n'est pas forcément souhaitable, notamment si les points sont écartés.
import matplolib.pyplot as plt
plt.close()
# Tracer des courbes avec légende
plt.plot(les_t,les_x,label = 'Déplacement horizontal [mm]')
plt.plot(les_t,les_y,label = 'Déplacement vertical [mm]')
# Affichage d'une grille
plt.grid()
# AFfichage de la légende
plt.legend()
plt.xlabel("Temps (s)")
plt.ylabel("Déplacement (mm)")
# Affichage de la courbe
plt.show()
On obtient le résultat suivant.
Pour sauvegarder, matplotlib permet de sauvegarder l'image en PNG, permettant ainsi de l'ajouter à votre présentation.
Épaisseur et couleurs de lignes
Il est possible de modifier l'épaisseur et la couleur des traits en ajoutant des options. Par exemple :
On donne ci-dessous la palette de couleur.
Tracé des points de mesure¶
import matplolib.pyplot as plt
plt.close()
# Tracer des courbes avec légende
plt.plot(les_t,les_x,'.',label = 'Déplacement horizontal [mm]')
plt.plot(les_t,les_y,'.',label = 'Déplacement vertical [mm]')
# Affichage d'une grille
plt.grid()
# AFfichage de la légende
plt.legend()
plt.xlabel("Temps (s)")
plt.ylabel("Déplacement (mm)")
# Affichage de la courbe
plt.show()
On obtient le résultat suivant.
Marqueurs
Il est possible de modifier le marqueur de la courbe.