Nuages de points

Introduction à la visualisation de données avec Seaborn

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DataCamp

Qu'est-ce qu'un nuage de points ?

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

Nuage de points de l'addition moyenne : 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 linéaire : niveau moyen de dioxyde d'azote dans le temps Graphique linéaire du dioxyde d'azote dans le temps

Nuage de points : addition moyenne au resto, fumeurs vs non-fumeurs Nuage de points de l'addition moyenne : 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

Nuages de points vs graphiques linéaires

Les deux montrent :

  • La moyenne d'une variable quantitative
  • Les intervalles de confiance à 95 % pour la moyenne

Différences :

  • Le graphique linéaire a une variable quantitative (souvent le temps) en abscisse
  • Le nuage de points a une variable catégorielle en abscisse
Introduction à la visualisation de données avec Seaborn

Nuages de points vs diagrammes à barres

Les deux montrent :

  • La moyenne d'une variable quantitative
  • Les intervalles de confiance à 95 % pour la moyenne
Introduction à la visualisation de données avec Seaborn

Nuages de points vs diagrammes à barres

Diagramme à barres de la masculinité avec teinte

Nuage de points de la masculinité avec teinte

Introduction à la visualisation de données avec Seaborn

Créer un nuage de 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()

Nuage de points de la masculinité avec teinte

Introduction à la visualisation de données avec Seaborn

Dissocier 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()

Nuage de points de la masculinité avec teinte et points non reliés

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()

Nuage de points de l'addition totale moyenne : fumeurs vs non-fumeurs

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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()

Nuage de points de l'addition totale médiane : fumeurs vs non-fumeurs

1 Waskom, M. L. (2021). seaborn: statistical data visualization. https://seaborn.pydata.org/
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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()

Nuage de points avec butées sur les intervalles de confiance

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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()

Nuage de points sans intervalles de confiance

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Passons à la pratique !

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