Contenu du cours

Visualisation Ultime Avec Python

1. Introduction à Matplotlib

Applications de Traçage Pourquoi Utiliser Matplotlib?Créer une Toile Tracé de Base

2. Création de Graphiques Couramment Utilisés

Graphique Linéaire Tracés de Lignes Multiples Nuage de Points Diagramme en Barres Diagrammes à Barres Empilées Diagrammes à Barres Groupées

3. Personnalisation des Graphiques

Ajouter un Titre au Graphique Ajouter une Légende Personnalisation des Axes Couleurs et Transparence Personnalisation de la Grille Sous-Graphiques

4. Plus de Graphiques Statistiques

Histogramme Boîte à Moustaches Diagramme Circulaire

5. Tracé avec Seaborn

Introduction à Seaborn Countplot Décoration des Graphiques Tracé KDE Tracé Conjoint Graphe de Paires Carte Thermique

Countplot

Un countplot est un graphique qui crée des colonnes (barres) représentant le nombre d'entrées pour chaque catégorie d'une liste catégorielle. On peut également le considérer comme un histogramme d'une variable catégorielle. Jetons un coup d'œil à un exemple de countplot :

Ici, chaque colonne représente le nombre de passagers du Titanic de chaque classe. Vous avez peut-être déjà remarqué que ce graphique est très similaire au diagramme à barres. En effet, c'est un type spécifique de diagramme à barres représentant la fréquence de chaque catégorie.

Remarque

Vous devez toujours importer le module pyplot de matplotlib et utiliser la fonction plt.show() pour afficher les graphiques créés avec seaborn.

Pour créer un countplot avec seaborn, vous devez utiliser la fonction countplot(). Il existe plusieurs options possibles pour passer nos données à cette fonction.

Passer un tableau 1D

La première option est de simplement passer la valeur pour le paramètre x qui peut être une sorte de tableau :


              12345
            
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
fruits = ['apple', 'banana', 'orange', 'apple', 'apple', 'apple', 'orange', 'banana', 'banana', 'banana', 'banana', 'banana', 'banana', 'banana']
sns.countplot(x=fruits)
plt.show()

Comme vous pouvez le voir, la fonction compte simplement les occurrences de chaque élément unique dans la liste et crée une colonne avec la hauteur respective pour chacun d'eux.

Note

Nous pouvons également utiliser le paramètre y au lieu de x pour changer l'orientation du graphique de vertical à horizontal.

Passage d'un objet 2D

Une autre option consiste à utiliser le paramètre data combiné avec le paramètre x ou y. Cette approche est adaptée pour travailler avec pandas DataFrame. Vous pouvez passer une liste de tableaux ou un DataFrame comme valeur pour data. Pour x ou y, vous pouvez passer un nom de colonne dans le DataFrame, par exemple :


              123456
            
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
# Loading a built-in dataset of the Titanic passengers
titanic_df = sns.load_dataset('titanic')
sns.countplot(data=titanic_df, x='class')
plt.show()

Notre fonction dans cet exemple crée un countplot basé sur la colonne 'class' d'un DataFrame titanic et compte le nombre d'entrées pour chaque valeur unique dans cette colonne.

Tâche

Swipe to start coding

Importez la bibliothèque seaborn avec l'alias sns.
Importez le module matplotlib.pyplot avec l'alias plt.
Utilisez la fonction correcte pour créer un countplot.
Utilisez diamonds comme premier argument pour spécifier le DataFrame.
Utilisez la colonne 'cut' du DataFrame diamonds comme catégories pour le countplot et affichez les catégories sur l'axe y via le deuxième argument.
Affichez le graphique en utilisant la fonction correcte.

Solution

Passez à un bureau pour une pratique réelleContinuez d'où vous êtes en utilisant l'une des options ci-dessous

Tout était clair ?

Merci pour vos commentaires !

Section 5. Chapitre 2

Countplot

Remarque

Vous devez toujours importer le module pyplot de matplotlib et utiliser la fonction plt.show() pour afficher les graphiques créés avec seaborn.

Pour créer un countplot avec seaborn, vous devez utiliser la fonction countplot(). Il existe plusieurs options possibles pour passer nos données à cette fonction.

Passer un tableau 1D

La première option est de simplement passer la valeur pour le paramètre x qui peut être une sorte de tableau :


              12345
            
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
fruits = ['apple', 'banana', 'orange', 'apple', 'apple', 'apple', 'orange', 'banana', 'banana', 'banana', 'banana', 'banana', 'banana', 'banana']
sns.countplot(x=fruits)
plt.show()

Comme vous pouvez le voir, la fonction compte simplement les occurrences de chaque élément unique dans la liste et crée une colonne avec la hauteur respective pour chacun d'eux.

Note

Nous pouvons également utiliser le paramètre y au lieu de x pour changer l'orientation du graphique de vertical à horizontal.

Passage d'un objet 2D


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import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
# Loading a built-in dataset of the Titanic passengers
titanic_df = sns.load_dataset('titanic')
sns.countplot(data=titanic_df, x='class')
plt.show()

Notre fonction dans cet exemple crée un countplot basé sur la colonne 'class' d'un DataFrame titanic et compte le nombre d'entrées pour chaque valeur unique dans cette colonne.

Tâche

Swipe to start coding

Importez la bibliothèque seaborn avec l'alias sns.
Importez le module matplotlib.pyplot avec l'alias plt.
Utilisez la fonction correcte pour créer un countplot.
Utilisez diamonds comme premier argument pour spécifier le DataFrame.
Utilisez la colonne 'cut' du DataFrame diamonds comme catégories pour le countplot et affichez les catégories sur l'axe y via le deuxième argument.
Affichez le graphique en utilisant la fonction correcte.

Solution

Passez à un bureau pour une pratique réelleContinuez d'où vous êtes en utilisant l'une des options ci-dessous

Tout était clair ?

Merci pour vos commentaires !

Section 5. Chapitre 2

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