Introduction à Seaborn

Introduction à la visualisation de données avec Seaborn

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DataCamp

Qu'est-ce que Seaborn ?

  • Bibliothèque Python pour la visualisation de données
  • Créez facilement les graphiques les plus courants

Boîtes à moustaches du montant total par jour de la semaine, selon homme vs femme

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

Pourquoi Seaborn est-il utile ?

Image d'un enchaînement de tâches en analyse de données

Introduction à la visualisation de données avec Seaborn

Avantages de Seaborn

  • Simple à utiliser
  • Fonctionne bien avec les structures de données pandas
  • Repose sur matplotlib
Introduction à la visualisation de données avec Seaborn

Premiers pas

import seaborn as sns

import matplotlib.pyplot as plt

Samuel Norman Seaborn (sns)

  • Émission télé « The West Wing »
Introduction à la visualisation de données avec Seaborn

Exemple 1 : Nuage de points

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

height = [62, 64, 69, 75, 66, 
          68, 65, 71, 76, 73]
weight = [120, 136, 148, 175, 137,
          165, 154, 172, 200, 187]

sns.scatterplot(x=height, y=weight)

plt.show()

Nuage de points taille vs poids

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Exemple 2 : Diagramme des effectifs

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

gender = ["Female", "Female", 
          "Female", "Female", 
          "Male", "Male", "Male", 
          "Male", "Male", "Male"]

sns.countplot(x=gender)

plt.show()

Diagramme à barres des effectifs par genre

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Nuage de points avec teintes noir et rouge

Courbe avec marqueurs et lignes pleines

Graphique en points de la masculinité avec teinte

Nuage de points puissance vs mpg avec palette séquentielle

1 Waskom, M. L. (2021). seaborn: statistical data visualization. https://seaborn.pydata.org/
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Passons à la pratique !

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