Histogramme (2D)

L’histogramme en deux dimensions (2D) est une extension de l’histogramme classique qui permet de représenter la distribution conjointe de deux variables continues. Il découpe l’espace des données en cellules (ou « bins ») selon les valeurs de chaque variable, et affiche la fréquence ou la densité des observations dans chaque cellule à l’aide de couleurs ou de hauteurs de barres.

Cet outil est particulièrement utile pour :

Analyser la densité et la répartition des données dans un espace bidimensionnel,
Détecter des regroupements, tendances, ou zones vides dans les données,
Comprendre les interactions ou dépendances entre deux variables,
Compléter l’analyse visuelle d’un nuage de points en fournissant une information de densité.

Les histogrammes 2D peuvent être représentés sous forme de cartes de chaleur (« heatmaps ») ou de surfaces en relief, facilitant l’interprétation visuelle des concentrations de données dans l’espace.

En résumé, l’histogramme 2D est un outil puissant pour explorer les relations complexes entre deux variables numériques en visualisant simultanément leur distribution conjointe.

Fonctions :

px.histogram()

px.histogram() crée un histogramme interactif permettant de visualiser la distribution d’une variable numérique ou catégorielle. Il regroupe les données en "buckets" (bacs) et affiche la fréquence ou la somme des valeurs dans chaque bac.

Importation :

import pandas as pd
import plotly.express as px

Attributs :

Paramètre	Type	Description	Valeur par défaut
`data_frame`	DataFrame	Tableau de données source.	Obligatoire
`x`	str	Nom de la colonne à distribuer en histogramme (axe des x).	Obligatoire
`y`	str	Colonne utilisée pour agrégation des valeurs (optionnel).	`None`
`color`	str	Colonne utilisée pour colorer les barres selon une catégorie.	`None`
`nbins`	int	Nombre de bacs (bins) pour répartir les données numériques.	`Auto`
`barmode`	str	Mode d’affichage : `'group'`, `'stack'`, `'overlay'`.	`'relative'`
`title`	str	Titre du graphique.	`None`

Exemple de code :

import pandas as pd
import plotly.express as px

# Création d'un DataFrame
data = {
    'Âge': [23, 45, 56, 23, 35, 45, 67, 34, 25, 40, 29, 50]
}

df = pd.DataFrame(data)

# Création de l'histogramme
fig = px.histogram(df, x='Âge', nbins=5, title="Distribution des âges")

# Affichage
fig.show()

Explication du code :

importe les bibliothèques pandas et plotly.express.

Création du DataFrame

Le dictionnaire data contient une seule colonne 'Âge' avec des valeurs numériques. df = pd.DataFrame(data) transforme ce dictionnaire en tableau de données.

Création de l'histogramme

px.histogram(...) crée un graphique interactif affichant la répartition des âges : - x='Âge' pour la variable à distribuer, - nbins=5 pour répartir les données en 5 bacs, - title="Distribution des âges" pour le titre du graphique.

Affichage

fig.show() affiche le graphique.