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
- Diagrammes de distribution : Représentez la distribution de vos variables avec des courbes de densité, des histogrammes améliorés ou des diagrammes en violon pour mieux comprendre les formes et les extrêmes.
- Visualisation de relations : Analysez les interactions entre plusieurs variables à l’aide de scatter plots avec couleurs, tailles ou animations, ou encore avec des diagrammes en bulles et des pairplots.
Gestion des Styles et Multi-Plots
- Palettes de couleurs et styles : Personnalisez vos visualisations avec des palettes harmonieuses, des thèmes graphiques et des styles cohérents pour améliorer la lisibilité et l’impact visuel.
- FacetGrid et PairGrid : Utilisez ces outils puissants de Seaborn pour créer des visualisations multi-dimensionnelles en répartissant vos données selon une ou plusieurs variables catégorielles.
💡 Seaborn facilite la création de visualisations complexes tout en offrant un style visuel attrayant et professionnel.