Rel Plot

Le relplot est une fonction haut-niveau de Seaborn conçue pour explorer les relations entre variables numériques de manière flexible et puissante. Il permet de créer facilement des visualisations basées sur des scatter plots ou des line plots, tout en offrant la possibilité de facetter les données selon une ou plusieurs variables catégorielles.

Grâce à cette approche, relplot facilite l’analyse simultanée de plusieurs dimensions, en découpant les données en sous-groupes comparables. Cela permet de mieux comprendre comment une relation varie selon des facteurs externes, d’identifier des motifs spécifiques, ou de mettre en lumière des interactions complexes.

Cette fonction est particulièrement utile pour :

Visualiser des relations dans des jeux de données multidimensionnels.
Comparer des tendances ou corrélations à travers des groupes.
Simplifier la création de graphiques multiples en une seule commande.

Fonctions :

sns.relplot()

La fonction sns.relplot() crée un graphique de type relationnel, où des points sont tracés pour deux variables quantitatives, et permet également de définir des relations entre ces points via des facettes, des couleurs, ou des styles.

Importation :

import seaborn as sns

Attributs :

Paramètre	Type	Description	Valeur par défaut
`data`	DataFrame	Le DataFrame contenant les données à visualiser.	`None`
`x`	str	Le nom de la variable à utiliser pour l'axe des x.	`None`
`y`	str	Le nom de la variable à utiliser pour l'axe des y.	`None`
`hue`	str	Nom de la variable dans les données pour colorer les points selon une catégorie.	`None`
`style`	str	Nom de la variable dans les données pour modifier le style des points.	`None`
`col`	str	Nom de la variable dans les données pour diviser le graphique en sous-graphiques par colonne.	`None`
`row`	str	Nom de la variable dans les données pour diviser le graphique en sous-graphiques par ligne.	`None`
`kind`	str	Type de graphique à utiliser, options possibles : 'scatter', 'line'.	`'scatter'`
`height`	float	La hauteur de chaque graphique dans la grille de facettes.	`5`
`aspect`	float	Le rapport d'aspect de chaque graphique, c'est-à-dire la largeur relative par rapport à la hauteur.	`1`

Exemple de code :

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

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

# Tracer un relplot pour visualiser la relation entre total_bill et tip
sns.relplot(x="total_bill", y="tip", data=data, hue="time", kind="scatter")

plt.show()

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 relplot pour visualiser la relation entre 'total_bill' et 'tip'

sns.relplot(x="total_bill", y="tip", data=data, hue="time", kind="scatter") trace un relplot, qui est un graphique de type scatter plot pour visualiser la relation entre la facture totale ('total_bill') et le pourboire ('tip'). La couleur des points est définie par la variable 'time', représentant le moment de la journée (déjeuner ou dîner), ce qui permet de distinguer les deux groupes de données.

Afficher le graphique

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