Apprendre Meilleures Pratiques pour des Visualisations Claires et Accessibles

Lors de la création de visualisations de données, l'objectif est de communiquer l'information de manière aussi claire et efficace que possible. Pour y parvenir, il convient de respecter plusieurs bonnes pratiques favorisant la clarté et l'accessibilité. Les principes clés incluent l'assurance d'un contraste de couleurs élevé afin que les graphiques soient lisibles par tous, y compris les personnes atteintes de déficiences visuelles liées aux couleurs ; l'utilisation de titres, d'étiquettes d'axes et de légendes descriptifs pour que les spectateurs comprennent la signification de chaque élément ; et la réduction de l'encombrement en évitant les quadrillages superflus, le texte excessif ou les éléments qui se chevauchent. Un étiquetage cohérent et l'emploi de palettes de couleurs accessibles contribuent à rendre les graphiques à la fois attrayants visuellement et faciles à interpréter pour tous les publics.


              1234567891011121314151617181920212223242526272829303132333435363738394041424344
            
import plotly.express as px
import pandas as pd
from IPython.display import display, HTML

# Sample data
data = {
    "Category": ["A", "B", "C", "D"],
    "Value": [120, 90, 60, 30]
}
df = pd.DataFrame(data)

# Use a colorblind-friendly palette
color_sequence = px.colors.qualitative.Safe

fig = px.bar(
    df,
    x="Category",
    y="Value",
    color="Category",
    color_discrete_sequence=color_sequence,
    title="Well-Labeled and Colorblind-Friendly Bar Chart",
    labels={
        "Category": "Group Category",
        "Value": "Measured Value"
    }
)

# Add clear annotations
fig.update_traces(
    text=df["Value"],
    textposition="outside"
)

# Adjust layout for clarity
fig.update_layout(
    xaxis_title="Group Category",
    yaxis_title="Measured Value",
    legend_title="Category",
    font=dict(size=14),
    plot_bgcolor="white"
)

html = fig.to_html(full_html=False, include_plotlyjs="cdn")
display(HTML(html))

Le graphique ci-dessus illustre plusieurs fonctionnalités d'accessibilité. La palette de couleurs est issue de la séquence Safe de Plotly, conçue pour être différenciable par les utilisateurs atteints de déficiences visuelles liées aux couleurs. Chaque barre est clairement étiquetée avec la catégorie et sa valeur, et les étiquettes de texte sont placées à l'extérieur des barres pour une lecture facilitée. Le graphique comporte un titre descriptif ainsi que des titres d'axes explicites afin que les spectateurs comprennent immédiatement ce qui est affiché. La légende utilise les mêmes couleurs accessibles et possède un titre clair. L'arrière-plan est défini en blanc pour maximiser le contraste, et la taille de la police est augmentée pour une meilleure lisibilité.

L'application de ces bonnes pratiques à tous vos graphiques Plotly garantit que vos visualisations restent accessibles et efficaces, quel que soit le public. Chaque fois que vous personnalisez les mises en page, les couleurs ou les styles — comme dans les chapitres précédents — choisissez toujours des palettes adaptées aux daltoniens, fournissez un étiquetage clair et descriptif, et évitez tout encombrement inutile. Ces étapes permettent à vos données de raconter leur histoire de manière claire et inclusive, faisant de vos visualisations des outils précieux pour la communication et la prise de décision.

Tout était clair ?

Merci pour vos commentaires !

Section 1. Chapitre 9

Demandez à l'IA

Posez n'importe quelle question ou essayez l'une des questions suggérées pour commencer notre discussion

Glissez pour afficher le menu


              1234567891011121314151617181920212223242526272829303132333435363738394041424344
            
import plotly.express as px
import pandas as pd
from IPython.display import display, HTML

# Sample data
data = {
    "Category": ["A", "B", "C", "D"],
    "Value": [120, 90, 60, 30]
}
df = pd.DataFrame(data)

# Use a colorblind-friendly palette
color_sequence = px.colors.qualitative.Safe

fig = px.bar(
    df,
    x="Category",
    y="Value",
    color="Category",
    color_discrete_sequence=color_sequence,
    title="Well-Labeled and Colorblind-Friendly Bar Chart",
    labels={
        "Category": "Group Category",
        "Value": "Measured Value"
    }
)

# Add clear annotations
fig.update_traces(
    text=df["Value"],
    textposition="outside"
)

# Adjust layout for clarity
fig.update_layout(
    xaxis_title="Group Category",
    yaxis_title="Measured Value",
    legend_title="Category",
    font=dict(size=14),
    plot_bgcolor="white"
)

html = fig.to_html(full_html=False, include_plotlyjs="cdn")
display(HTML(html))

Tout était clair ?

Merci pour vos commentaires !

Section 1. Chapitre 9