Tracer un histogramme

Réflexion statistique en Python (Partie 1)

Justin Bois

Teaching Professor at the California Institute of Technology

Résultats 2008 des swing states américains

Données récupérées sur Data.gov (https://www.data.gov/)

ch1-2.003.png

Générer un histogramme

import matplotlib.pyplot as plt
_ = plt.hist(df_swing['dem_share'])
_ = plt.xlabel('pourcentage de voix pour Obama')
_ = plt.ylabel('nombre de comtés')
plt.show()

Toujours étiqueter les axes

Résultats 2008 des swing states américains

Données récupérées sur Data.gov (https://www.data.gov/)

ch1-2.013.png

Histograms avec des regroupements différents

Données récupérées sur Data.gov (https://www.data.gov/)

ch1-2.015.png

Définir les classes d’un histogramme

bin_edges = [0, 10, 20, 30, 40, 50,
                60, 70, 80, 90, 100]
_ = plt.hist(df_swing['dem_share'], bins=bin_edges)
plt.show()

ch1-2.022.png

Définir les classes d’un histogramme

_ = plt.hist(df_swing['dem_share'], bins=20)
plt.show()

ch1-2.027.png

Seaborn

Excellent package de visualisation statistique basé sur Matplotlib, écrit par Michael Waskom

Appliquer le style Seaborn

import seaborn as sns
sns.set()
_ = plt.hist(df_swing['dem_share'])
_ = plt.xlabel('pourcentage de voix pour Obama')
_ = plt.ylabel('nombre de comtés')
plt.show()

Un histogramme au style Seaborn

ch1-2.038.png

¹ Données récupérées sur Data.gov (https://www.data.gov/)

Passons à la pratique !

Réflexion statistique en Python (Partie 1)