Utiliser le tracé de distribution

Visualisation de données intermédiaire avec Seaborn

Chris Moffitt

Instructor

Créer un histogramme

  • La fonction displot propose plusieurs arguments optionnels
  • Vous pouvez superposer une courbe KDE à l'histogramme et définir le nombre de classes
sns.displot(df['alcohol'], kde=True, bins=10)

Exemple d'histogramme Seaborn

Visualisation de données intermédiaire avec Seaborn

Autres distributions de données

  • Un rug plot est une autre façon de visualiser la distribution : de petits traits le long de l'axe x
  • On peut combiner une courbe KDE et un rug plot
sns.displot(df['alcohol'], kind='kde', rug=True, fill=True)

Exemple d'histogramme Seaborn

Visualisation de données intermédiaire avec Seaborn

Autres types de tracés

  • displot s'appuie sur plusieurs fonctions, dont kdeplot, rugplot et ecdfplot
  • ecdfplot affiche la distribution cumulative des données
sns.displot(df['alcohol'], kind='ecdf')

Exemple d'histogramme Seaborn

Visualisation de données intermédiaire avec Seaborn

Passons à la pratique !

Visualisation de données intermédiaire avec Seaborn

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