Visualisation avec Seaborn

Seaborn est une bibliothèque basée sur Matplotlib, mais elle offre des fonctionnalités plus avancées et une syntaxe plus simple pour la création de graphiques statistiques. Ce chapitre vous permettra de découvrir les avantages de Seaborn, d’apprendre à créer des visualisations avancées et de maîtriser la gestion des styles et des multi-plots pour une présentation plus claire et plus professionnelle de vos données.

Ce que vous allez apprendre dans ce chapitre :

• Introduction et Avantages : Nous commencerons par une introduction à Seaborn, en expliquant pourquoi cette bibliothèque est un excellent choix pour la visualisation de données statistiques. Vous découvrirez comment Seaborn simplifie la création de visualisations complexes et comment il améliore la lisibilité des graphiques en utilisant des couleurs et des styles par défaut adaptés aux besoins d’analyse statistique.

• Création de Visualisations Avancées : Seaborn permet de créer des visualisations plus avancées que Matplotlib, telles que des nuages de points avec régression, des heatmaps, des boîtes à moustaches (boxplots) ou des distributions de données (kdeplots). Vous apprendrez à utiliser des fonctions comme sns.scatterplot(), sns.heatmap(), sns.boxplot() et d’autres pour visualiser les relations entre les variables et mieux comprendre la structure de vos données.

• Gestion des Styles et Multi-Plots : Vous découvrirez comment personnaliser l’apparence de vos visualisations avec Seaborn en utilisant des styles et des palettes de couleurs. Nous verrons également comment créer des graphiques multiples (multi-plots) pour afficher plusieurs visualisations dans un même cadre, ce qui est particulièrement utile pour les analyses comparatives ou les explorations visuelles complexes.

💡 Seaborn facilite la création de visualisations complexes tout en offrant un style visuel attrayant et professionnel.