Rug Plot

Le Rug Plot est un graphique minimaliste mais puissant qui permet de visualiser la distribution brute des données le long d’un axe, en affichant une petite barre verticale (ou « hachure ») pour chaque observation.

Ce type de diagramme ne remplace pas un histogramme ou un KDE Plot, mais il les complète parfaitement en montrant l’emplacement exact des points de données individuels. Il est particulièrement utile pour :

Fonctions :

  • sns.rugplot()

    La fonction sns.rugplot() est utilisée pour ajouter un graphique de "rug" (tapis de rugissement) à un axe, qui est un graphique unidimensionnel représentant la distribution des données sous forme de petites lignes verticales (ou "rug" sur l'axe des x ou y). Elle permet de visualiser la densité des données le long d'un seul axe.

    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 utiliser pour l'axe des x. None
    y str Nom de la variable à utiliser pour l'axe des y. None
    hue str Nom de la variable dans les données pour colorer les rug en fonction d'une catégorie. None
    height float Hauteur des rug. 0.05
    axis matplotlib axis L'axe sur lequel afficher le rug plot (utile pour la personnalisation de l'affichage). None
    color str Couleur des rug. "k"
    linewidth float Épaisseur des lignes représentant les rug. 1.0

    Exemple de code :

    import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# Création d'un DataFrame exemple
data = sns.load_dataset("tips")

# Tracer un rugplot pour visualiser la distribution de la variable total_bill
sns.rugplot(x="total_bill", data=data, color="b")

plt.show()
    Résultat du code

    Explication du code :

    import seaborn as sns importe la bibliothèque seaborn, utilisée pour la visualisation de données statistiques en Python.
    

    import matplotlib.pyplot as plt importe la bibliothèque matplotlib.pyplot pour la création de graphiques.
    


    Création d'un DataFrame exemple
    

    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 un rugplot pour visualiser la distribution de la variable 'total_bill'
    

    sns.rugplot(x="total_bill", data=data, color="b") trace un rugplot, qui est une représentation graphique de la distribution des données. Il affiche des petites marques (rug) sur l'axe des X, chaque marque représentant un point de donnée pour la variable 'total_bill'. Le paramètre color="b" définit la couleur des marques en bleu.
    


    Afficher le graphique
    

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