Apprendre Utilisation de l'Interface de Distribution

La fonction displot (distribution plot) est la fonction « parente » de tous les graphiques que nous avons étudiés jusqu'à présent. Elle offre une interface unique pour créer des histogrammes, des tracés KDE et des ECDF.

Pourquoi utiliser Displot ?

Bien que histplot et kdeplot soient adaptés à la création de graphiques uniques, displot possède un atout majeur : le facettage.

En utilisant le paramètre col (colonne) ou row (ligne), displot peut automatiquement diviser votre jeu de données en plusieurs sous-graphiques côte à côte selon une catégorie.

Paramètres clés

kind : détermine le type de graphique ;
'hist' (par défaut) ;
'kde' ;
'ecdf'.
col / row : divise les données en sous-graphiques distincts disposés en colonnes ou en lignes.

Exemple

Voici comment créer instantanément 3 histogrammes distincts pour différentes espèces en une seule ligne de code.


              12345678910111213141516
            
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# Load dataset
df = sns.load_dataset('penguins')

# Create a grid of plots
sns.displot(
    data=df,
    x='bill_length_mm',
    col='species',     # Creates 3 subplots (one per species)
    kind='hist',       # Draw histograms
    element='step'
)

plt.show()

Tâche

Swipe to start coding

Visualisation de la distribution des carats de diamants à l'aide du jeu de données diamonds.

Définir le style sur 'darkgrid'.
Créer un graphique KDE en utilisant la fonction displot :

Définir x sur 'carat'.
Colorer les courbes selon la variable 'cut' avec le paramètre hue.
Diviser le graphique en colonnes distinctes selon la 'color' du diamant à l'aide de col.
Définir le type de graphique sur 'kde' avec le paramètre kind.
Normaliser les données avec multiple='fill' pour afficher les proportions relatives.
Utiliser la palette 'viridis'.
Utiliser la variable df comme source de données.

Afficher le graphique.

Solution

Tout était clair ?

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Section 1. Chapitre 8

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