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Apprendre Utilisation des Palettes de Couleurs | Section
Visualisation Statistique Avec Seaborn

bookUtilisation des Palettes de Couleurs

Il est essentiel de choisir la bonne couleur pour le graphique. Si votre graphique est esthétique, il sera plus facile à analyser.

Définition de la palette

Il existe deux principales méthodes pour définir les couleurs dans Seaborn :

  1. Niveau global (set_palette) : modifie les couleurs pour tous les graphiques créés par la suite. Utile pour assurer une cohérence de style dans l'ensemble du notebook ;
  2. Niveau du graphique (argument palette) : modifie les couleurs uniquement pour le graphique spécifique.
# 1. Global setting (affects all future plots)
sns.set_palette('mako')

# 2. Local setting (affects only this plot)
sns.countplot(x=data, palette='mako')

Palettes courantes

Au lieu de deviner les couleurs, vous pouvez utiliser ces noms de palettes intégrées de Seaborn :

  • Catégorielle (qualitative) : idéale pour des catégories distinctes (par exemple, fruits, villes).
  • deep (par défaut) ;
  • muted ;
  • bright ;
  • pastel ;
  • dark ;
  • colorblind.
  • Séquentielle (perceptuellement uniforme) : idéale pour représenter une progression numérique ou une intensité.
  • rocket (chaud) ;
  • mako (froid, bleu sarcelle) ;
  • flare ;
  • crest ;
  • virdis ;
  • rocket_r (ajouter _r inverse n'importe quelle palette) ;
  • magma.
Note
Approfondir

Vous pouvez trouver la liste complète des palettes disponibles et des codes couleur dans la documentation officielle de Seaborn.

question mark

Vous souhaitez appliquer la palette 'magma' uniquement au countplot actuel, sans modifier les couleurs des graphiques futurs. Quel code devez-vous utiliser ?

Select the correct answer

Tout était clair ?

Comment pouvons-nous l'améliorer ?

Merci pour vos commentaires !

Section 1. Chapitre 2

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  2. Niveau du graphique (argument palette) : modifie les couleurs uniquement pour le graphique spécifique.
# 1. Global setting (affects all future plots)
sns.set_palette('mako')

# 2. Local setting (affects only this plot)
sns.countplot(x=data, palette='mako')

Palettes courantes

Au lieu de deviner les couleurs, vous pouvez utiliser ces noms de palettes intégrées de Seaborn :

  • Catégorielle (qualitative) : idéale pour des catégories distinctes (par exemple, fruits, villes).
  • deep (par défaut) ;
  • muted ;
  • bright ;
  • pastel ;
  • dark ;
  • colorblind.
  • Séquentielle (perceptuellement uniforme) : idéale pour représenter une progression numérique ou une intensité.
  • rocket (chaud) ;
  • mako (froid, bleu sarcelle) ;
  • flare ;
  • crest ;
  • virdis ;
  • rocket_r (ajouter _r inverse n'importe quelle palette) ;
  • magma.
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