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# Pourquoi vois-je moins de points de données que je n’en ai journalisé ?

Lorsque vous visualisez des métriques en fonction d’un axe X autre que `Step`, il est normal de voir moins de points de données. Pour que vos métriques restent synchronisées, vous devez les journaliser au même `Step`. Lors de l’interpolation entre les échantillons, Weights & Biases n’échantillonne que les métriques journalisées au même `Step`.

<h2 id="log-related-metrics-together">
  Journaliser ensemble les métriques associées
</h2>

Pour que les métriques associées restent alignées sur le même `Step`, regroupez-les dans un seul appel à `log()`. Par exemple, au lieu de :

```python theme={"system"}
import wandb
with wandb.init() as run:
    run.log({"Precision": precision})
    ...
    run.log({"Recall": recall})
```

Utilisez un appel unique :

```python theme={"system"}
import wandb
with wandb.init() as run:
    run.log({"Precision": precision, "Recall": recall})
```

Pour contrôler manuellement le paramètre `step`, synchronisez les métriques dans votre code :

```python theme={"system"}
with wandb.init() as run:
    step = 100  # Valeur de step donnée à titre d’exemple
    # Journaliser Precision et Recall au même step
    run.log({"Precision": precision, "Recall": recall}, step=step)
```

Veillez à ce que la valeur `step` reste identique dans les deux appels `log()` afin que les métriques soient journalisées sous le même `step` et échantillonnées ensemble. La valeur `step` doit augmenter de façon monotone à chaque appel, faute de quoi Weights & Biases l’ignore.

***

<Badge stroke shape="pill" color="blue" size="md">[Experiments](/fr/support/models/tags/experiments)</Badge><Badge stroke shape="pill" color="blue" size="md">[Métriques](/fr/support/models/tags/metrics)</Badge>