Histogramme

L’histogramme est l’un des outils les plus fondamentaux de l’analyse exploratoire de données. Il permet de visualiser la distribution d’une variable numérique en regroupant ses valeurs en intervalles (appelés bins) et en représentant la fréquence (ou la densité) d’observation dans chaque intervalle.

Ce graphique est particulièrement utile pour :

Identifier la forme de la distribution (symétrique, asymétrique, multimodale, etc.)
Détecter des valeurs aberrantes ou des concentrations inhabituelles
Comparer la distribution de plusieurs sous-groupes de données
Choisir des transformations (logarithmique, normalisation…) ou orienter le choix de modèles statistiques

Dans Seaborn, la fonction principale pour créer un histogramme est histplot(), qui offre de nombreuses options pour :

ajuster automatiquement ou manuellement le nombre de bins
normaliser les données pour représenter une densité
ajouter une courbe de densité (KDE)
séparer la distribution selon une variable catégorielle

Fonctions :

sns.histplot()

La fonction sns.histplot() permet de tracer un histogramme de données univariées. Elle est similaire à sns.displot(), mais elle offre plus de flexibilité pour personnaliser le graphique en termes de couleur, de type de distribution et d'autres paramètres. C'est un excellent moyen de visualiser la distribution d'une variable.

Importation :

import seaborn as sns

Attributs :

Paramètre	Type	Description	Valeur par défaut
`data`	DataFrame	Le DataFrame contenant les données à visualiser.	`None`
`x`	str	Nom de la variable à tracer sur l'axe des x.	`None`
`hue`	str	Nom de la variable à utiliser pour colorer les données par catégories.	`None`
`bins`	int	Nombre de bins (intervalles) dans l'histogramme.	`10`
`kde`	bool	Si `True`, une courbe KDE est tracée sur l'histogramme.	`False`
`stat`	str	Type de statistiques à afficher. Options incluent "count" (par défaut), "frequency", "density", et "probability".	`"count"`
`color`	str	Couleur des barres de l'histogramme.	`"blue"`
`discrete`	bool	Si `True`, un histogramme discret est tracé (au lieu d'un histogramme continu).	`False`

Exemple de code :

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# Chargement du dataset "tips"
data = sns.load_dataset("tips")

# Tracer l'histogramme de la variable 'total_bill' avec une courbe KDE
sns.histplot(data=data, x="total_bill", kde=True)

plt.show()

Explication du code :

import seaborn as sns importe la bibliothèque seaborn, qui est utilisée pour la visualisation de données statistiques en Python.
import matplotlib.pyplot as plt importe la bibliothèque matplotlib.pyplot pour la création de graphiques.

Chargement du dataset "tips"
data = sns.load_dataset("tips") charge le dataset "tips", qui contient des informations sur les pourboires dans des restaurants, et l'assigne à la variable data.

Tracer l'histogramme de la variable 'total_bill' avec une courbe KDE
sns.histplot(data=data, x="total_bill", kde=True) trace un histogramme de la variable 'total_bill' (montant total de l'addition) avec une courbe de densité de noyau (KDE) superposée pour estimer la distribution des données.

Afficher le graphique
plt.show() affiche le graphique généré à l'écran.