Graphiques en points

Introduction à la visualisation de données avec Seaborn

Content Team

DataCamp

Qu'est-ce qu'un graphique en points ?

  • Les points montrent la moyenne d'une variable quantitative
  • Les lignes verticales montrent les intervalles de confiance à 95 %

Graphique en points de la facture moyenne des fumeurs vs. non-fumeurs

1 Waskom, M. L. (2021). seaborn: statistical data visualization. https://seaborn.pydata.org/
Introduction à la visualisation de données avec Seaborn

Graphique en ligne : niveau moyen de dioxyde d'azote au fil du temps Graphique en ligne du dioxyde d'azote au fil du temps

Graphique en points : facture moyenne au restaurant, fumeurs vs. non-fumeurs Graphique en points de la facture moyenne des fumeurs vs. non-fumeurs

1 Waskom, M. L. (2021). seaborn: statistical data visualization. https://seaborn.pydata.org/
Introduction à la visualisation de données avec Seaborn

Graphiques en points vs. graphiques en ligne

Les deux montrent :

  • Moyenne d'une variable quantitative
  • Intervalles de confiance à 95 % pour la moyenne

Différences :

  • Graphique en ligne a une variable quantitative (souvent le temps) sur l'axe x
  • Graphique en points a une variable catégorielle sur l'axe x
Introduction à la visualisation de données avec Seaborn

Graphiques en points vs. graphiques en barres

Les deux montrent :

  • Moyenne d'une variable quantitative
  • Intervalles de confiance à 95 % pour la moyenne
Introduction à la visualisation de données avec Seaborn

Graphiques en points vs. graphiques en barres

Graphique en barres de la masculinité avec teinte

Graphique en points de la masculinité avec teinte

Introduction à la visualisation de données avec Seaborn

Créer un graphique en points

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

sns.catplot(x="age", 
            y="masculinity_important", 
            data=masculinity_data,
            hue="feel_masculine",
            kind="point")

plt.show()

Graphique en points de la masculinité avec teinte

Introduction à la visualisation de données avec Seaborn

Déconnecter les points

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

sns.catplot(x="age", 
            y="masculinity_important", 
            data=masculinity_data,
            hue="feel_masculine",
            kind="point",
            linestyle="none")

plt.show()

Graphique en points de la masculinité avec teinte et points déconnectés

Introduction à la visualisation de données avec Seaborn

Afficher la médiane

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

sns.catplot(x="smoker", 
            y="total_bill", 
            data=tips, 
            kind="point")

plt.show()

Graphique en points de la facture totale moyenne pour fumeurs vs. non-fumeurs

1 Waskom, M. L. (2021). seaborn: statistical data visualization. https://seaborn.pydata.org/
Introduction à la visualisation de données avec Seaborn

Afficher la médiane

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
from numpy import median

sns.catplot(x="smoker", 
            y="total_bill", 
            data=tips, 
            kind="point", 
            estimator=median)

plt.show()

Graphique en points de la médiane de la facture totale pour fumeurs vs. non-fumeurs

1 Waskom, M. L. (2021). seaborn: statistical data visualization. https://seaborn.pydata.org/
Introduction à la visualisation de données avec Seaborn

Personnaliser les intervalles de confiance

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

sns.catplot(x="smoker", 
            y="total_bill", 
            data=tips, 
            kind="point",
            capsize=0.2)

plt.show()

Graphique en points avec des barres sur les intervalles de confiance

1 Waskom, M. L. (2021). seaborn: statistical data visualization. https://seaborn.pydata.org/
Introduction à la visualisation de données avec Seaborn

Désactiver les intervalles de confiance

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

sns.catplot(x="smoker", 
            y="total_bill", 
            data=tips, 
            kind="point",
            errorbar=None)

plt.show()

Graphique en points sans intervalles de confiance

1 Waskom, M. L. (2021). seaborn: statistical data visualization. https://seaborn.pydata.org/
Introduction à la visualisation de données avec Seaborn

Passons à la pratique !

Introduction à la visualisation de données avec Seaborn

Preparing Video For Download...