Qu'est-ce que Seaborn en Python | Visualization de données avec Seaborn
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- Rajiv Chandra
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La visualisation de données est une partie intégrante des projets de science des données, et Python dispose de plusieurs bibliothèques à cet effet. Une bibliothèque Python de visualisation de données qui gagne en popularité est Seaborn. Seaborn est une bibliothèque graphique de haut niveau basée sur la populaire bibliothèque de visualisation Matplotlib. Seaborn a un aspect plus moderne que Matplotlib avec de beaux choix de design et une API plus intuitive. Dans ce guide pour débutants, nous présenterons la bibliothèque Seaborn et explorerons ses fonctionnalités pour la visualisation de données.
Vous souhaitez créer rapidement des visualisations de données en Python?
PyGWalker est un projet Python Open Source qui peut vous aider à accélérer l'analyse des données et le flux de travail de visualisation directement dans un environnement basé sur Jupyter Notebook.
PyGWalker (opens in a new tab) transforme votre DataFrame Pandas (ou DataFrame Polars) en une interface utilisateur visuelle où vous pouvez faire glisser-déposer des variables pour créer des graphiques facilement. Utilisez simplement le code suivant :
pip install pygwalker
import pygwalker as pyg
gwalker = pyg.walk(df)Vous pouvez exécuter PyGWalker dès maintenant avec ces notebooks en ligne :
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Qu'est-ce que Seaborn en Python, et en quoi diffère-t-il de Matplotlib?
Seaborn est une bibliothèque de visualisation de données en Python qui est construite sur Matplotlib. Elle offre une interface de haut niveau pour créer des graphiques statistiques beaux et informatifs. Seaborn facilite l'exploration et la compréhension de la structure de votre ensemble de données en proposant une gamme de graphiques familiers, y compris des heatmaps, des scatterplots et des distributions.
Alors que Matplotlib est un outil excellent pour créer des visualisations de base, ses styles par défaut ne sont pas particulièrement esthétiques. Seaborn est conçu pour résoudre ce problème en offrant une large gamme de styles et de palettes de couleurs qui permettent de créer facilement des visualisations personnalisées de qualité publication.
Seaborn inclut également plusieurs fonctionnalités avancées que Matplotlib ne possède pas, comme la capacité à visualiser des relations statistiques complexes et à travailler avec des variables catégorielles.
Quels sont les avantages de l'utilisation de Seaborn pour la visualisation de données?
Seaborn présente plusieurs avantages qui en font un choix populaire pour la visualisation de données :
1. Visualizations belles et personnalisables
Seaborn offre plusieurs styles de visualisation beaux et personnalisables qui facilitent la création de graphiques de qualité publication. Seaborn propose également des palettes de couleurs prédéfinies qui peuvent être personnalisées selon les besoins spécifiques.
2. Prise en charge des relations statistiques complexes
Seaborn propose plusieurs fonctions de tracé qui peuvent visualiser des relations statistiques complexes, ce qui facilite l'exploration et la compréhension de vos données.
3. Prise en charge des variables catégorielles
Seaborn propose plusieurs fonctions de tracé adaptées au travail avec des variables catégorielles. Ces fonctions facilitent l'exploration et la compréhension des relations entre différentes catégories de données.
4. Intégration facile avec Pandas
Seaborn est conçu pour fonctionner parfaitement avec Pandas, une puissante bibliothèque de manipulation de données en Python. Cette intégration facilite le travail avec et la visualisation des données dans un DataFrame Pandas.
5. Compatibilité avec les bibliothèques d'apprentissage automatique
Seaborn est également facile à intégrer avec d'autres bibliothèques d'apprentissage automatique telles que Scikit-learn, ce qui en fait un choix populaire pour la création de pipelines d'apprentissage automatique.
Quels sont les différents types de graphiques pouvant être générés avec Seaborn?
Seaborn propose plusieurs fonctions de tracé pouvant être utilisées pour créer différents types de graphiques. Parmi les graphiques les plus couramment utilisés dans Seaborn, citons:
1. Heatmaps
Les heatmaps sont une représentation graphique des données où les valeurs dans une matrice sont représentées par des couleurs. Seaborn propose plusieurs fonctions de heatmap pouvant être utilisées pour créer différents types de heatmaps.
2. Barplots
Les barplots sont utilisés pour visualiser des données catégoriques. Seaborn propose plusieurs fonctions de barplot pouvant être utilisées pour créer différents types de barplots.
3. Pairplots
Les pairplots sont utilisés pour visualiser les relations par paires entre différentes variables dans un ensemble de données. Seaborn fournit une fonction pairplot qui peut être utilisée pour créer différents types de pairplots.
4. Scatterplots
Les scatterplots sont utilisés pour visualiser la relation entre deux variables dans un ensemble de données. Seaborn propose plusieurs fonctions de scatterplot qui peuvent être utilisées pour créer différents types de scatterplots.
5. Boxplots et Violinplots
Les boxplots et violinplots sont utilisés pour visualiser la distribution des données dans un ensemble de données. Seaborn propose plusieurs fonctions qui peuvent être utilisées pour créer différents types de boxplots et violinplots.
Quelles sont les dépendances obligatoires pour utiliser Seaborn ?
Seaborn a plusieurs dépendances qui doivent être installées avant de pouvoir être utilisé. Les dépendances obligatoires pour Seaborn sont :
- La version Python 3.6 ou supérieure.
- La bibliothèque NumPy.
- La bibliothèque pandas.
- La bibliothèque Matplotlib.
Comment installer Seaborn sur un système ?
Seaborn peut être installé sur un système à l'aide de pip, qui est un gestionnaire de packages pour Python. Pour installer Seaborn à l'aide de pip, exécutez la commande suivante dans votre fenêtre de terminal :
pip install seabornAlternativement, Seaborn peut également être installé à l'aide de conda, qui est un gestionnaire de packages populaire pour les bibliothèques de science des données. Pour installer Seaborn à l'aide de conda, exécutez la commande suivante dans votre fenêtre de terminal :
conda install seabornConclusion
Seaborn est une puissante bibliothèque de visualisation de données en Python qui permet de créer des graphiques beaux et personnalisables pour explorer et comprendre vos données. Seaborn est facile à utiliser et propose plusieurs fonctionnalités avancées qui en font un choix populaire pour les data scientists. En exploitant Seaborn, les data scientists peuvent rapidement visualiser leurs données et obtenir des informations qui n'auraient peut-être pas été apparentes autrement.