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Démystifier %matplotlib inline dans les notebooks Jupyter

Elwynn AI
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Elwynn AI
Apprenez ce que fait `%matplotlib inline`, quand l'utiliser, et comment il fonctionne dans les notebooks Jupyter. Un guide convivial pour le backend inline de Matplotlib.

Si vous avez déjà expérimenté la visualisation de données en Python dans des notebooks Jupyter (ou en utilisant des outils comme Google Colab), vous avez peut-être rencontré une ligne étrange en haut de plusieurs notebooks : %matplotlib inline. À première vue, cela ressemble à une sorte d'incantation magique – et en quelque sorte, c'en est une ! Dans ce guide accessible aux débutants, nous expliquerons ce que fait précisément %matplotlib inline, quand l'utiliser, comment l'utiliser (avec des exemples de code), et si vous en avez encore besoin dans les environnements modernes de Jupyter. À la fin, vous saurez exactement pourquoi cette petite commande "magique" est si couramment utilisée, et comment elle permet à vos graphiques Matplotlib d'apparaître en ligne (juste en dessous de votre code). Alors, plongeons-nous dedans !

Qu'est-ce que %matplotlib inline ?

%matplotlib inline est une commande magique spéciale disponible dans IPython et les notebooks Jupyter. Les commandes magiques (indiquées par le symbole %) ne sont pas du code Python standard, mais des commandes qui configurent le comportement du noyau IPython (Magiques intégrées — documentation IPython 9.1.0 (opens in a new tab)). Dans ce cas précis, %matplotlib inline indique à Jupyter d'utiliser le backend "inline" de Matplotlib, ce qui signifie que les tracés seront affichés en ligne dans le notebook, directement en dessous de la cellule de code qui les a produits (Exploring Matplotlib Inline: A Quick Tutorial | DataCamp (opens in a new tab)) (Jupyter Notebook Matplotlib Inline : Guide pour débutant | Saturn Cloud Blog (opens in a new tab)).

En termes plus simples, utiliser %matplotlib inline revient à dire à Jupyter : "Hé, quand je crée un tracé avec Matplotlib, montre-le moi juste ici, dans le notebook, et pas dans une fenêtre séparée." Habituellement (sans cette commande), Matplotlib pourrait ouvrir une nouvelle fenêtre ou un visualiseur interactif pour afficher votre graphique, ou vous ne verriez qu'une simple représentation textuelle de l'objet graphique au lieu du graphique réel (Jupyter Notebook Matplotlib Inline: A Beginner's Guide | Saturn Cloud Blog (opens in a new tab)). La commande %matplotlib inline empêche cela en intégrant la sortie graphique directement dans la page du notebook.

Pourquoi "inline" ? En coulisses, Matplotlib supporte différents backends (pensez à un backend comme moteur ou outil utilisé par Matplotlib pour rendre les graphiques) (Que fait %matplotlib inline ? | Medium (opens in a new tab)). Certains backends ouvrent une fenêtre externe pour afficher les plots (comme une fenêtre GUI), tandis que d’autres peuvent les afficher directement dans un notebook Jupyter. Le backend inline est celui qui rend le graphique sous forme d’image statique dans le notebook (Que fait %matplotlib inline ? | Medium (opens in a new tab)). En exécutant %matplotlib inline, vous sélectionnez le backend inline de Matplotlib pour faire des tracés. C’est très pratique pour l’analyse de données, car vous souhaitez généralement que vos graphiques et votre code soient regroupés au même endroit (d’où le nom "inline").

Et oui, le symbole % en début est la raison pour laquelle on l’appelle une "commande magique" – c’est une commande spécifique à Jupyter, qui ne fait pas partie de la syntaxe Python standard (Magiques intégrées — documentation IPython 9.1.0 (opens in a new tab)). Vous ne mettriez pas %matplotlib inline dans un script Python classique (cela provoquerait une erreur de syntaxe), mais dans un notebook ou une session IPython, cela configure ses réglages pour la visualisation.

Quand (et pourquoi) devrions-nous utiliser %matplotlib inline ?

%matplotlib inline est particulièrement utile quand vous travaillez dans un environnement interactif comme Jupyter Notebook ou JupyterLab et que vous souhaitez voir vos tracés immédiatement en sortie du notebook. C’est le scénario classique pour l’exploration, la science des données, et la création de notebooks tutoriels. Voici quelques cas où vous devriez l’utiliser :

  • Analyse interactive de données : Si vous explorez des données dans un notebook, vous tracerez beaucoup de graphiques pour visualiser des motifs. Le mode inline vous permet de voir chaque graphique juste en dessous du code qui l’a généré, ce qui facilite la comparaison entre le code et le résultat. Vous n’avez pas à changer d’interface ou de fenêtre pour voir votre graphique – il apparaît en ligne, gardant votre flux de travail fluide (Jupyter Notebook Matplotlib Inline: Guide pour débutant | Saturn Cloud (opens in a new tab)) (Jupyter Notebook Matplotlib Inline: Guide pour débutants | Saturn Cloud (opens in a new tab)). Cela est particulièrement utile lors de la machine itérative : vous pouvez ajuster une commande de tracé et relancer la cellule pour voir le graphique mis à jour instantanément.

  • Conservation des résultats dans le notebook : Les tracés en ligne simplifient le partage ou la conservation de vos analyses. Lors de l’enregistrement ou de l’exportation du notebook (en HTML ou PDF, par exemple), les graphiques sont incorporés comme images. Cela signifie que d’autres peuvent voir les tracés directement dans le notebook, sans nécessiter de fichiers séparés. Tout (code + graphiques) devient autonome.

  • Données volumineuses ou visualisations complexes : Si vous travaillez avec des jeux de données importants ou des graphiques détaillés, vous pouvez générer plusieurs tracés pour mieux comprendre. La visualisation en ligne vous permet de combiner ces images dans le notebook pour un défilement et une comparaison aisés (Jupyter Notebook Matplotlib Inline : Guide pour débutant | Saturn Cloud (opens in a new tab)). Vous pouvez insérer des explications (texte markdown) entre les tracés, créant une narration avec des aides visuelles – essentiel dans une expérience de notebook.

  • Utilisation pédagogique et tutoriels : Beaucoup de tutoriels inscrivent %matplotlib inline en haut pour que les apprenants voient directement les graphiques dans le notebook du cours. Cela évite la confusion chez les débutants : si aucun tracé n’apparaît, ils pensent souvent à une erreur ou à une configuration qui en empêche l’affichage. (Après tout, rien n’est plus frustrant que de lancer une commande de tracé et de ne voir aucune réaction parce que le graphique s’ouvre dans une fenêtre invisible ou nécessite une commande spéciale pour s’afficher !)

Inversement, si vous n’êtes pas dans un environnement Jupyter – par exemple si vous écrivez un script Python autonome ou utilisez une console Python hors IPython – alors %matplotlib inline ne s’applique pas. Dans un script classique, vous créez un graphique puis appelez plt.show() pour ouvrir une fenêtre. La magie %matplotlib inline n’est utile que dans les environnements IPython/Jupyter pour faire apparaître les tracés directement dans le notebook. Vous ne l’utiliseriez pas dans un script Python ordinaire (et si vous le faisiez, Python vous signalerait une erreur car elle ne comprend pas cette commande).

En résumé, utilisez %matplotlib inline quand vous voulez que vos graphiques Matplotlib apparaissent dans le notebook, juste en dessous du code, sans étape supplémentaire. C’est quasiment toujours le cas en Jupyter pour l’analyse ou la visualisation de données.

Comment utiliser %matplotlib inline (Exemple)

L’utilisation de %matplotlib inline est très simple. Il suffit de le placer dans une cellule Jupyter Notebook (généralement en début de notebook, après vos imports), et il configurera votre environnement pour le tracé en ligne. En général, vous importez aussi Matplotlib (en particulier pyplot) en même temps ou avant de tracer. Par exemple :

# En début de votre notebook :
%matplotlib inline  
import matplotlib.pyplot as plt
 
# Maintenant, vous pouvez créer des tracés comme d’habitude
plt.figure(figsize=(4,3))
plt.plot([1, 2, 3], [2, 4, 6], color="blue", marker="o")
plt.title("Exemple de tracé")
plt.xlabel("Valeurs X")
plt.ylabel("Valeurs Y")
plt.show()

Voici ce que chaque étape fait :

  1. %matplotlib inline – cette commande magique configure le notebook pour afficher les tracés directement dans le flux du notebook (Jupyter Notebook Matplotlib Inline: Guide pour débutant | Saturn Cloud (opens in a new tab)). Elle ne produit pas d’affichage en soi ; elle modifie un paramètre interne.
  2. Import de matplotlib.pyplot as plt – on importe la bibliothèque pour le tracé, pratique pour sa syntaxe concise. C’est la méthode standard d’utilisation de Matplotlib.
  3. Création d’un tracé – on génère un graphique simple en ligne.
  4. plt.show() – cette fonction demande à Matplotlib d’afficher le graphique. Dans un notebook en mode inline, cet appel est souvent facultatif (le graphique s’affiche automatiquement à la fin de la cellule), mais c’est une bonne pratique pour s’assurer que la figure est rendue à cet endroit précis.

À présent, voyons la différence entre ne pas utiliser %matplotlib inline et l’utiliser :

  • Sans %matplotlib inline : Si vous n’activez pas la magie, que se passe-t-il ? Dans certains environnements, le graphique essaiera peut-être de s’ouvrir dans une nouvelle fenêtre (ce qui peut ne pas fonctionner dans un notebook basé sur un browser), ou Jupyter affichera seulement une représentation textuelle (par exemple matplotlib.lines.Line2D at 0x...), sans le graphisme réel (python - La commande %matplotlib inline est-elle encore nécessaire ? - Stack Overflow (opens in a new tab)). Il faudra alors appeler plt.show() pour faire apparaître le graphique, et même ainsi, il pourrait s’ouvrir en fenêtre externe. Ce processus peut être fastidieux et peu pratique.

  • Avec %matplotlib inline : Lorsque cette magie est activée, dès que vous créez un graphique (par ex., en exécutant une cellule avec des commandes de tracé), le graphique sera affiché directement en dessous du code, dans la sortie du notebook (Jupyter Notebook Matplotlib Inline : Guide pour débutant | Saturn Cloud (opens in a new tab)). Pas de fenêtres séparées, pas d’étapes supplémentaires – il apparaît en ligne. Même si vous n’appelez pas explicitement plt.show(), Jupyter affichera le graphique automatiquement à la fin de la cellule en mode inline. La figure est rendue sous forme d’image (PNG par défaut) intégrée dans le notebook. Cela facilite grandement la visualisation immédiate du résultat du code.

En résumé, avec %matplotlib inline, vos graphiques restent dans le notebook ; sans lui, ils risquent de ne pas s’afficher ou de s’ouvrir dans une fenêtre externe. La commande magique facilite énormément l’affichage dans les notebooks (Exploring Matplotlib Inline: A Quick Tutorial | DataCamp (opens in a new tab)). Une fois activée, vous utilisez Matplotlib comme d’habitude – la seule différence étant l’endroit où les tracés apparaissent.

Astuce : Il est souvent conseillé de mettre %matplotlib inline en début de notebook (juste après vos imports). Ainsi, vous vous assurez que tous les codes de tracé suivants afficheront leurs graphiques en ligne. Certains utilisateurs ajoutent aussi un point-virgule (;) à la fin des commandes de tracé (ex. plt.plot(...);) pour supprimer la sortie textuelle — c’est une option qui permet de rendre l’affichage plus propre en cachant la représentation Python de l’objet graphique.

Faut-il encore %matplotlib inline aujourd’hui ?

Vous vous demandez peut-être : "Si c’est si pratique, pourquoi ne pas l’utiliser tout le temps ?" La vérité est qu’dans les environnements actuels de Jupyter Notebook, il n’est souvent pas nécessaire d’appeler explicitement %matplotlib inline. En effet, dans de nombreuses configurations modernes, la sortie inline est activée par défaut (Que fait %matplotlib inline ? | Medium (opens in a new tab)). Par exemple, si vous faites :

import matplotlib.pyplot as plt

dans un nouveau notebook, il est probable que le backend inline soit déjà actif "en arrière-plan", même si vous n’avez pas écrit la magie. C’est la raison pour laquelle vous pourriez voir des notebooks où les graphiques s’affichent sans %matplotlib inline.

D’ailleurs, la documentation officielle et des rapports de bugs indiquent que l’utilisation de %matplotlib inline n’est plus strictement nécessaire pour la plupart des utilisateurs si vous utilisez les API standards de tracé (comme plt.plot ou .plot() de pandas) (python - La commande %matplotlib inline est-elle encore nécessaire ? - Stack Overflow (opens in a new tab)). En pratique, importer matplotlib ou pandas déclenche automatiquement la configuration du backend inline dans beaucoup d’installations Jupyter modernes. Donc si vous oubliez la commande, vous ne voyez pas forcément de différence – vos graphiques s’affichent quand même en ligne.

Mais cela signifie-t-il qu’il ne faut jamais l’utiliser ? Pas tout à fait. Voici quelques éléments à considérer :

  • Clarté et explicitation : Inclure %matplotlib inline peut constituer une forme de documentation dans votre notebook, indiquant explicitement que les graphiques doivent s’afficher en ligne. Si quelqu’un exécute votre notebook dans un environnement plus ancien, ou avec une configuration IPython différente, cette magie garantit que les graphiques s’affichent comme prévu (Exploring Matplotlib Inline: A Quick Tutorial | DataCamp (opens in a new tab)). Beaucoup l’ajoutent par habitude ou par sécurité.

  • Scénarios legacy : Si vous utilisez une version ancienne de Jupyter ou certains environnements comme Jupyter Console ou des noyaux distants, %matplotlib inline peut être encore nécessaire pour que le graphique s’affiche sans plt.show().

  • Utilisation avancée : Si vous utilisez Matplotlib de façon très personnalisée (sans pyplot), en manipulant directement des objets Figures et Axes, le backend inline peut ne pas s’activer automatiquement. Dans ces cas rares, %matplotlib inline peut encore être utile pour embedder les figures. Cependant, pour la majorité des usages débutants ou intermédiaires, cela reste exceptionnel.

  • Aucun mal à laisser %matplotlib inline dans un notebook : si elle est présente, elle ne cause pas de problème (à part une ligne supplémentaire). Parfois, cela peut entrer en conflit avec certains réglages Matplotlib si vous le faites après, mais c’est une nuance avancée (python - La commande %matplotlib inline est-elle encore nécessaire ? - Stack Overflow (opens in a new tab)). En général, c’est sans danger de l’avoir.

Au vu de ces éléments, la réponse à "en a-t-on encore besoin ?" est : pour la majorité des cas modernes, vous n’avez pas besoin de %matplotlib inline pour voir vos graphiques, mais beaucoup l’utilisent toujours pour plus de clarté ou par habitude. D’ailleurs, de nombreux tutoriels récents peuvent même ne pas la mentionner, car Jupyter gère le tout automatiquement (Exploring Matplotlib Inline: A Quick Tutorial | DataCamp (opens in a new tab)). Mais si vous en trouvez dans un notebook ou un vieux code, vous savez maintenant à quoi cela sert et pourquoi il est là.

Conclusion

En résumé, %matplotlib inline est une petite commande "magique" qui permet à vos graphiques Matplotlib de s’afficher dans le notebook, juste en dessous du code – pas dans une fenêtre séparée. Elle a été une étape standard dans l’utilisation de Jupyter pour obtenir des tracés en ligne. Aujourd’hui, la plupart des notebooks linéarisent automatiquement ce comportement, mais cette commande reste courante et utile pour garantir la compatibilité et éviter les surprises.

Pour les débutants, l’essentiel est :

  • %matplotlib inline ne concerne que les notebooks interactifs (Jupyter).
  • Elle assure que la sortie de plt.plot() – ou toute commande de tracé – s’affiche dans le notebook, pas dans une fenêtre externe.
  • Son usage est aussi simple que de la placer en début de notebook.
  • Les notebooks modernes affichent souvent les graphiques sans cette commande, mais la conserver peut éviter des confusions ou comportements inattendus.

Donc, la prochaine fois que vous voyez %matplotlib inline dans un notebook, vous saurez que c’est pour garantir que vos graphiques apparaissent bien dans le document, tout simplement. Et si vous créez votre propre notebook, vous pouvez l’ajouter en début de session pour vous simplifier la vie – ou l’omettre si votre environnement la prend en charge automatiquement.

Bonne visualisation, et profitez de la simplicité d’avoir vos magnifiques graphiques en ligne, juste à côté du code qui les a produits !

Sources :