Palettes de couleurs et styles

  • sns.color_palette()

    La fonction sns.color_palette() permet de récupérer une palette de couleurs sous forme de liste. Elle est utilisée pour générer des palettes personnalisées pour les graphiques Seaborn, en choisissant parmi des palettes prédéfinies ou en définissant une palette avec des couleurs spécifiques.

    Importation :
    import seaborn as sns
    Attributs :
    Paramètre Type Description Valeur par défaut
    palette str, list, or palette Nom de la palette ou liste de couleurs. Les palettes prédéfinies incluent « deep », « muted », « pastel », « dark », « colorblind », etc. Il est également possible de spécifier une palette personnalisée en passant une liste de couleurs hexadécimales ou nommées. 'deep'
    n_colors int Le nombre de couleurs à extraire de la palette. Si une palette pré-définie est utilisée, ce paramètre contrôle combien de couleurs sont extraites. 6
    desat float Le facteur de désaturation des couleurs, où 0 signifie aucune désaturation et 1 signifie une palette totalement désaturée. None
    Exemple de code :
    import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# Créer une palette de couleurs 'pastel'
palette = sns.color_palette("pastel")

# Tracer un graphique simple avec la palette 'pastel'
sns.barplot(x=["A", "B", "C"], y=[3, 7, 5], palette=palette)

plt.show()
    Explication du code :

    Nous utilisons sns.color_palette() pour créer une palette de couleurs « pastel », puis nous appliquons cette palette dans un graphique à barres avec sns.barplot(). Cela permet de personnaliser l’apparence des couleurs dans le graphique.

    Remarques :

      • Palettes personnalisées : Il est possible de définir des palettes personnalisées en utilisant une liste de couleurs (par exemple, ['#FF5733', '#33FF57', '#3357FF']).

      • Contrôle de la saturation : Le paramètre desat permet de désaturer les couleurs de la palette, ce qui peut être utile pour des visualisations plus subtiles ou adaptées à des impressions en noir et blanc.

      • Utilisation avec d’autres fonctions : Cette fonction est souvent utilisée en conjonction avec sns.set_palette() pour définir les couleurs par défaut pour l’ensemble d’une visualisation.

  • sns.set_palette()

    La fonction sns.set_palette() permet de définir la palette de couleurs par défaut utilisée dans les graphiques de Seaborn. Elle modifie les couleurs utilisées dans tous les graphiques futurs jusqu'à ce que la palette soit changée à nouveau.

    Importation :
    import seaborn as sns
    Attributs :
    Paramètre Type Description Valeur par défaut
    palette str, list, or palette Nom de la palette à utiliser ou une liste de couleurs. Les options possibles incluent des palettes pré-définies comme « deep », « muted », « pastel », « dark », « colorblind », ou une liste personnalisée de couleurs. 'deep'
    n_colors int Le nombre de couleurs à utiliser dans la palette. Si `palette` est une palette de Seaborn, ce paramètre détermine combien de couleurs seront extraites de celle-ci. 6
    desat float Un facteur de désaturation pour la palette, où 0 signifie aucune désaturation et 1 signifie une palette totalement désaturée. None
    Exemple de code :
    import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# Définir la palette de couleurs à 'muted'
sns.set_palette("muted")

# Tracer un graphique simple avec les nouvelles couleurs par défaut
sns.barplot(x=["A", "B", "C"], y=[3, 7, 5])

plt.show()
    Explication du code :

    Nous utilisons sns.set_palette() pour définir la palette de couleurs par défaut à « muted ». Cela modifie les couleurs utilisées dans tous les graphiques suivants. Ici, nous traçons un graphique à barres avec sns.barplot(), qui utilisera la palette « muted » pour ses couleurs.

    Remarques :

    • Palette personnalisée : Il est possible de passer une liste de couleurs personnalisées à sns.set_palette(), ce qui permet de définir des couleurs spécifiques pour les graphiques.

    • Impact global : La fonction affecte tous les graphiques créés après son appel, ce qui permet d’assurer une cohérence des couleurs dans toute la visualisation. Cependant, elle n’affecte pas les graphiques déjà créés avant l’appel.

    • Utilisation pour l’esthétique : Cette fonction est particulièrement utile pour personnaliser l’apparence de l’ensemble de la présentation graphique et l’adapter à une charte graphique ou une préférence esthétique particulière.

  • sns.palplot()

    La fonction sns.palplot() permet d'afficher une palette de couleurs sous forme graphique. Elle est utilisée pour visualiser une palette de couleurs spécifiée dans Seaborn, ce qui permet de vérifier rapidement la composition des couleurs utilisées pour les graphiques.

    Importation :
    import seaborn as sns
    Attributs :
    Paramètre Type Description Valeur par défaut
    palette str, list, or palette Nom de la palette ou liste de couleurs à afficher. Peut être un nom de palette Seaborn comme « deep », « muted », « pastel », etc., ou une liste de couleurs spécifiques. 'deep'
    Exemple de code :
    import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# Afficher la palette de couleurs 'husl'
sns.palplot(sns.color_palette("husl"))

plt.show()
    Explication du code :

    Nous utilisons sns.palplot() pour afficher la palette de couleurs ‘husl’. Ce graphique montre visuellement les couleurs de la palette, ce qui est utile pour choisir une palette de couleurs pour les graphiques. L’argument passé à sns.palplot() est une palette de couleurs récupérée avec sns.color_palette().

    Remarques :

      • Visualisation des palettes : Cette fonction est utile pour visualiser les différentes palettes de couleurs disponibles dans Seaborn, ou pour examiner les palettes personnalisées afin de choisir celles qui conviennent le mieux à un graphique.

      • Utilisation avec d’autres outils : sns.palplot() peut être utilisée avec sns.color_palette() pour créer des palettes de couleurs sur mesure pour des graphiques ou des visualisations personnalisées.

  • sns.set_style()

    La fonction sns.set_style() permet de définir le style des axes du graphique dans Seaborn. Elle permet de personnaliser l'apparence des graphiques, tels que l'ajout de grilles, l'ajustement des couleurs de fond, ou encore la suppression de bordures, afin de correspondre à différents types de présentations ou de publications.

    Importation :
    import seaborn as sns
    Attributs :
    Paramètre Type Description Valeur par défaut
    style str Le style des axes à appliquer. Les options possibles sont : « darkgrid », « whitegrid », « dark », « white », « ticks ». 'darkgrid'
    Exemple de code :
    Explication du code :

    Nous utilisons sns.set_style() pour appliquer le style ‘whitegrid’ aux axes du graphique. Ce style ajoute une grille claire de fond tout en maintenant les axes visibles. Ensuite, nous traçons un graphique simple avec sns.scatterplot() pour illustrer l’effet du style.

    Remarques :

      • Choix des styles : L’option style permet de personnaliser facilement l’apparence des graphiques. Par exemple, « darkgrid » est utile pour les graphiques avec des couleurs de fond sombres, tandis que « whitegrid » offre une grille claire pour les graphiques plus nets.

      • Utilisation avec d’autres fonctions de personnalisation : Cette fonction peut être combinée avec d’autres fonctions comme sns.set_context() pour contrôler simultanément la taille et l’apparence des éléments du graphique.

  • sns.axes_style()

    La fonction sns.axes_style() permet de définir un style visuel pour les axes des graphiques. Elle peut être utilisée pour appliquer un style prédéfini à la mise en page de l'axe des graphiques, tel que les couleurs, les bordures et les gridlines.

    Importation :
    import seaborn as sns
    Attributs :
    Paramètre Type Description Valeur par défaut
    style str Le style des axes à appliquer. Les options possibles sont : « darkgrid », « whitegrid », « dark », « white », « ticks ». 'darkgrid'
    Exemple de code :
    import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# Définir le style des axes à 'whitegrid'
sns.set_style("whitegrid")

# Tracer un graphique simple
sns.scatterplot(x=[1, 2, 3, 4], y=[1, 4, 9, 16])

plt.show()
    Explication du code :

    Nous utilisons sns.set_style() pour appliquer un style de fond de type « whitegrid » aux axes du graphique, ce qui ajoute une grille claire derrière les axes. Ensuite, nous traçons un graphique simple à l’aide de sns.scatterplot().

    Remarques :

      • Facilité de personnalisation : sns.set_style() permet d’ajuster rapidement l’apparence des axes dans un graphique, en offrant un contrôle simple sur l’apparence des éléments comme les gridlines et les bordures.

      • Styles prédéfinis : Les différents styles prédéfinis permettent de s’adapter facilement à différents types de visualisations, qu’il s’agisse de graphiques à utiliser pour des présentations ou des rapports plus détaillés.

      • Combiné avec sns.set_context() : Cette fonction peut être utilisée en combinaison avec sns.set_context() pour ajuster à la fois le style et la taille des éléments du graphique en fonction du contexte d’affichage.

  • sns.set_context()

    La fonction sns.set_context() permet d'ajuster la taille des éléments graphiques en fonction du contexte, comme pour une présentation ou un rapport. Elle permet de modifier la taille des éléments tels que les axes, les labels et les titres.

    Importation :
    import seaborn as sns
    Attributs :
    Paramètre Type Description Valeur par défaut
    context str Le contexte pour ajuster la taille des éléments graphiques. Les options sont : « paper », « notebook », « talk », « poster ». 'notebook'
    font_scale float Facteur de mise à l’échelle pour les polices de texte. Par défaut, la mise à l’échelle est 1.0. 1.0
    rc dict Dictionnaire pour personnaliser les paramètres spécifiques de la figure via rc (matplotlib). None
    Exemple de code :
    import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# Définir le contexte à 'talk' pour une présentation
sns.set_context("talk")

# Tracer un graphique simple
sns.scatterplot(x=[1, 2, 3, 4], y=[1, 4, 9, 16])

plt.show()
    Explication du code :

    Nous utilisons sns.set_context() pour ajuster la taille des éléments du graphique pour une présentation (le contexte « talk »). Ensuite, nous traçons un graphique simple à l’aide de sns.scatterplot().

    Remarques :

    • Adaptation à différents formats : sns.set_context() est très utile pour ajuster les graphiques en fonction du type de publication ou de présentation, assurant que les éléments graphiques sont lisibles et bien dimensionnés.

    • Options flexibles : Les contextes disponibles (« paper », « notebook », « talk », « poster ») permettent de personnaliser l’apparence des graphiques en fonction du besoin spécifique, en augmentant ou diminuant la taille des éléments.

    • Interaction avec d’autres paramètres : Le paramètre font_scale permet de contrôler spécifiquement la taille de la police, tandis que rc offre un contrôle total sur les options de personnalisation via matplotlib.