Amélioration des Graphiques avec des Tapis
Le rugplot est un graphique conçu pour compléter d'autres graphiques en affichant la position des observations individuelles de manière discrète.
Alors que le kdeplot affiche une courbe de probabilité lissée, il peut parfois masquer le fait qu'il y a très peu de points de données dans une certaine zone. Ajouter un rugplot dessine de petites "barres" (comme des franges sur un tapis) pour chaque point de donnée le long de l'axe x ou y.
Pourquoi les combiner ?
- KDE : montre la forme abstraite (tendance).
- Rugplot : montre la densité réelle des données (réalité).
Paramètres clés
Pour rendre le rugplot efficace et compatible avec d'autres graphiques, il est important de connaître ces paramètres :
height: contrôle la longueur des barres par rapport à la zone du graphique. Une valeur comme0.05ou0.1est généralement idéale pour rester discret ;hue: regroupe les données par couleur, permettant d'assortir les catégories de votre graphique principal ;xouy: détermine sur quel axe se trouvent les données.
12345678910111213import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt # Load the dataset df = sns.load_dataset('tips') # 1. Main plot (Abstract shape) sns.kdeplot(data=df, x='total_bill', fill=True, alpha=0.3) # 2. Rug plot (Real data points) sns.rugplot(data=df, x='total_bill', height=0.1, color='black') plt.show()
Swipe to start coding
Appliquons maintenant cela pour créer une visualisation stylisée du jeu de données tips.
- Définir le style sur
'darkgrid'. Passer un dictionnaire en second argument pour configurer la grille : désactiver'axes.grid'(False) et définir'axes.facecolor'sur'aliceblue'. - Créer un KDE plot pour
'total_bill', groupé par'sex':
- Utiliser la palette
'magma'; - Superposer les couches (
multiple='layer') ; - Remplir les courbes (
fill=True).
- Ajouter un Rugplot pour afficher les points de données individuels :
- Utiliser le même axe des x (
'total_bill') et le même groupement ('sex') ; - Définir la
heightà0.05; - Utiliser la même palette
'magma'.
- Afficher le graphique.
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Le rugplot est un graphique conçu pour compléter d'autres graphiques en affichant la position des observations individuelles de manière discrète.
Alors que le kdeplot affiche une courbe de probabilité lissée, il peut parfois masquer le fait qu'il y a très peu de points de données dans une certaine zone. Ajouter un rugplot dessine de petites "barres" (comme des franges sur un tapis) pour chaque point de donnée le long de l'axe x ou y.
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- KDE : montre la forme abstraite (tendance).
- Rugplot : montre la densité réelle des données (réalité).
Paramètres clés
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height: contrôle la longueur des barres par rapport à la zone du graphique. Une valeur comme0.05ou0.1est généralement idéale pour rester discret ;hue: regroupe les données par couleur, permettant d'assortir les catégories de votre graphique principal ;xouy: détermine sur quel axe se trouvent les données.
12345678910111213import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt # Load the dataset df = sns.load_dataset('tips') # 1. Main plot (Abstract shape) sns.kdeplot(data=df, x='total_bill', fill=True, alpha=0.3) # 2. Rug plot (Real data points) sns.rugplot(data=df, x='total_bill', height=0.1, color='black') plt.show()
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'magma'; - Superposer les couches (
multiple='layer') ; - Remplir les courbes (
fill=True).
- Ajouter un Rugplot pour afficher les points de données individuels :
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'total_bill') et le même groupement ('sex') ; - Définir la
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