Gestion des Styles et Multi-Plots

L’esthétique et l’organisation des graphiques jouent un rôle clé dans la clarté des visualisations. Cette section vous montre comment améliorer l’apparence de vos graphiques avec Seaborn, en exploitant ses styles intégrés, ses palettes de couleurs harmonieuses, ainsi que des outils puissants pour créer des visualisations multiples et comparatives.

Palettes de couleurs et styles

Seaborn offre un large éventail de palettes prêtes à l’emploi et de thèmes pour produire des graphiques cohérents et élégants :

• set_style(), set_context() : personnalisation du style global (fond, axes, grilles) pour l’adapter à une présentation, un rapport ou une exploration rapide.

• color_palette() : sélection de palettes prédéfinies (deep, pastel, dark, etc.) ou création de palettes personnalisées.

• Palettes catégorielles, séquentielles ou divergentes : adaptées à différents types de données (valeurs discrètes, gradients, oppositions).

Ces outils permettent de créer des visualisations lisibles, esthétiques et adaptées au public cible.

FacetGrid et PairGrid

Pour aller plus loin, Seaborn propose des grilles de graphiques qui permettent d’afficher plusieurs sous-graphes en fonction de variables catégorielles ou continues :

• FacetGrid : pour générer une grille de visualisations (histogrammes, scatterplots, etc.) selon une ou plusieurs dimensions.

• PairGrid : pour construire des matrices de graphiques personnalisés entre plusieurs variables, avec un contrôle total sur les axes diagonaux, les lignes et les colonnes.

• catplot() et relplot() : interfaces simplifiées de FacetGrid pour les visualisations catégorielles et relationnelles.

Ces grilles sont idéales pour comparer rapidement les comportements de groupes de données, repérer des tendances croisées, ou mettre en valeur des contrastes.

📊 Maîtriser les styles et les multi-plots vous donne un contrôle total sur la présentation visuelle de vos analyses, pour des visualisations à la fois belles et pertinentes.