Création de Graphiques de Base
La capacité à créer des graphiques simples et clairs constitue une compétence fondamentale en data science. Ces graphiques de base, comme les courbes linéaires, les histogrammes, les diagrammes en barres ou les nuages de points, servent souvent de premiers outils pour explorer, comprendre et communiquer les données.
Grâce à des bibliothèques puissantes comme Matplotlib et Seaborn, vous pouvez rapidement générer ces visualisations, en personnalisant leur apparence pour mieux répondre à vos objectifs analytiques.
Cette section vous introduira aux techniques essentielles pour créer et maîtriser ces graphiques de base, en posant les fondations nécessaires pour des visualisations plus complexes.
Vous explorerez les fonctions fondamentales telles que :
Courbes (plot)
La fonction plt.plot() est la méthode la plus fondamentale et polyvalente pour créer des graphiques linéaires (line plots) avec Matplotlib. Elle permet de représenter des séries de données sous forme de courbes, en reliant des points définis par leurs coordonnées x et y.
Graphiques en barres
Les graphique en barres sont des outils visuels essentiels pour comparer des valeurs catégorielles ou discrètes. Ils permettent de représenter la hauteur ou la longueur des barres proportionnellement aux données, offrant ainsi une vue claire et intuitive des différences entre groupes ou catégories.
Histogrammes
Les histogrammes sont des graphiques fondamentaux en data science pour explorer la distribution d’une variable numérique. Ils divisent les données en intervalles appelés bins et affichent la fréquence ou la densité des observations dans chaque bin.
Scatter plots
Les scatter plots (ou nuages de points) sont des visualisations essentielles pour étudier la relation entre deux variables numériques. En représentant chaque observation par un point sur un plan cartésien, ils permettent d’identifier rapidement des tendances, des corrélations, des regroupements ou des valeurs atypiques.
Boîte à moustaches
La boîte à moustaches, ou box plot, est un outil de visualisation statistique incontournable pour résumer la distribution d’une variable numérique. Elle met en évidence les caractéristiques principales telles que la médiane, les quartiles, ainsi que les valeurs extrêmes ou aberrantes.
Diagramme circulaire
Le diagramme circulaire, ou pie chart, est une visualisation classique utilisée pour représenter la composition proportionnelle d’un ensemble de catégories. Chaque secteur du cercle correspond à une part relative à une catégorie, permettant ainsi d’illustrer facilement les parts de marché, répartitions ou parts relatives dans un jeu de données.