diff --git a/Visualisation_des_donnes_de_mapping.py b/Visualisation_des_donnes_de_mapping.py
index b7449b5ef2b80a9945cd359134042d9078327804..260585f14d8c410e4f24a34b21b09f2efb3fd5f5 100644
--- a/Visualisation_des_donnes_de_mapping.py
+++ b/Visualisation_des_donnes_de_mapping.py
@@ -5,7 +5,7 @@ import matplotlib.pyplot as plt
 import seaborn as sns
 
 #### Importation des données
-def Distance_matrix_clustering (input_file,val_infini=50):
+def Distance_matrix_clustering (input_file,val_infini=50.2, n_clusters=5):
 
     dataframe= pd.read_excel(input_file,index_col = 0)
     print(dataframe.head())
@@ -45,10 +45,8 @@ def Distance_matrix_clustering (input_file,val_infini=50):
                 else:
                     matrice_pour_traitement[indice_ligne-ajustement_ligne][indice_colonne-ajustement_colonne]=data_tab[indice_ligne][indice_colonne]
 
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 ##### Traitement de la matrice de distance
-    nombre_de_clusters=7
+    nombre_de_clusters=n_clusters
     clustering = AgglomerativeClustering(n_clusters = nombre_de_clusters,  metric = "precomputed",linkage="complete").fit(matrice_pour_traitement)
 #results_clustering=pd.DataFrame ({'in': [clustering.labels_] })
     results_clustering=clustering.labels_
@@ -67,60 +65,66 @@ def Distance_matrix_clustering (input_file,val_infini=50):
         Liste_de_nom_trier_selon_cluster.append(Liste_nieme_cluster)
         Liste_d_indice_trier_selon_cluster.append(Liste_nieme_indice_cluster)
 
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 ###### visualisation
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-    l_identifiants_de_graphes=[111,111,111,111,111,111,111,111]
-
     plt.figure(figsize=(15, 3))
     for num_graph in range (nombre_de_clusters):
         donnes_graph=[]
-        indentifiant_graphe=l_identifiants_de_graphes[num_graph]
+        indentifiant_graphe=111
         for sous_indice in range(len(Liste_de_nom_trier_selon_cluster[num_graph])):
             donnes_graph.append(matrice_pour_traitement[Liste_d_indice_trier_selon_cluster[num_graph][0]][Liste_d_indice_trier_selon_cluster[num_graph][sous_indice]])
             print(matrice_pour_traitement[Liste_d_indice_trier_selon_cluster[num_graph][0]][Liste_d_indice_trier_selon_cluster[num_graph][sous_indice]])
         plt.subplot(indentifiant_graphe)
         plt.plot(Liste_de_nom_trier_selon_cluster[num_graph],donnes_graph )
-
-    plt.suptitle('les differents cluster')
+        plt.tick_params(axis='x', rotation=90, size=0.08,labelsize = 7)
+    plt.suptitle('les differents clusters n='+str(n_clusters))
     plt.show()
 
-#Distance_matrix_clustering("C:\\Users\\mumec\\Desktop\\Mini_codes\\DistanceMatrix_compose_interet.xlsx")
 
 
 
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-
-def visualisation_recouvrement (File, titre_du_graphique="Recouvrement moyen des différents pathways obtenues du mapping de ",numero_de_la_colonne_a_grapher=1):
+def visualisation_recouvrement (File, titre_du_graphique="Recouvrement moyen des différents pathways obtenues du mapping de ",numero_de_la_colonne_a_grapher=2,num_colonne_label=0):
     dataframe= pd.read_excel(File)
     colnames = list(dataframe.columns)
+    fig, ax1 = plt.subplots(nrows=1, ncols=1, figsize=(40, 5), sharex=False, sharey=False)
 
-# create figure and axes
-    fig, ax1 = plt.subplots(nrows=1, ncols=1, figsize=(20, 7), sharex=False, sharey=False)
-
-    p1 = sns.barplot(x=colnames[0], y=colnames[numero_de_la_colonne_a_grapher], data=dataframe, palette='Spectral', ax=ax1)
+    p1 = sns.barplot(x=colnames[num_colonne_label], y=colnames[numero_de_la_colonne_a_grapher], data=dataframe, palette='Spectral', ax=ax1)
     p1.set(title=titre_du_graphique)
-    p1.bar_label(p1.containers[0]) # add annotation
-    p1.tick_params(axis='x', rotation=90, size=1) #rotation des ticklabels
+    p1.bar_label(p1.containers[0], fontsize=6, fmt='%.1f') # add annotation
+    p1.tick_params(axis='x', rotation=90, size=0.05,labelsize = 6) #rotation des ticklabels
     plt.show()
 
-visualisation_recouvrement ("C:\\Users\\mumec\\Desktop\\Mini_codes\\fichier_pour_tests_graph.xlsx",titre_du_graphique="Recouvrement moyen des différentes voies métaboliques de la liste constructeurs sur KEGG")
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+def color_pie(Data, Labels, Colors,Explode=None,fsize=(10,10)):
+    plt.figure(figsize = fsize)
+    plt.pie(Data, labels = Labels,
+        pctdistance = 0.7,
+        explode=Explode,
+        colors=Colors,
+        autopct = lambda x: str(round(x, 1)) + '%')
+    plt.legend(loc=1, fontsize=10)
+    plt.show()
 
+def visualisation_frequences_metabolites (File, titre_du_graphique="fréquence des métabolites d'intérêts du mapping de ",numero_de_la_colonne_a_grapher=1, num_colonne_label=0):
+    dataframe= pd.read_excel(File)
+    colnames = list(dataframe.columns)
 
+    p1 = sns.barplot(x=colnames[num_colonne_label], y=colnames[numero_de_la_colonne_a_grapher], data=dataframe, palette='Spectral')
+    p1.set(title=titre_du_graphique)
+    p1.bar_label(p1.containers[0], fontsize=6, fmt='%.f') # add annotation
+    p1.tick_params(axis='x', rotation=90, size=0.05,labelsize = 5) #rotation des ticklabels
+    plt.show()
 
 
 
+def boite_a_metabolites (File, titre_du_graphique="boîte à moustache",numero_de_la_colonne_a_grapher=1):
+    dataframe= pd.read_excel(File)
+    colnames = list(dataframe.columns)
+    B1= sns.boxplot(
+    color='goldenrod',
+    data=dataframe,
+    y=colnames[numero_de_la_colonne_a_grapher]);
+    B1.set(title=titre_du_graphique)
+    plt.show()
 
 
 
@@ -131,7 +135,3 @@ visualisation_recouvrement ("C:\\Users\\mumec\\Desktop\\Mini_codes\\fichier_pour
 
 
 
-#plt.plot(results_clustering)
-#plt.title('clustering')
-#plt.xlabel(metabolites_labels)
-#plt.show()
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