Seaborn est un outil de Data Visualization en langage Python. Découvrez tout ce que vous devez savoir : présentation, cas d'usage, avantages, formations...
La Data Visualization est une technique permettant aux Data Scientists de transformer des donnĂ©es brutes en graphiques et en diagrammes. De telles illustrations facilitent la lecture et la comprĂ©hension des donnĂ©es, c’est la raison pour laquelle la Dataviz est trĂšs utile.
Il existe de nombreux outils  » no-code « permettant de crĂ©er des visualisations de donnĂ©es : Tableau, Power BI, ChartBlocks… cependant, en guise d’alternative, il est aussi possible d’opter pour le langage Python.
Ceci nécessite des compétences en programmation, mais offre une liberté totale. En utilisant Python, il est possible de manipuler, de transformer et de créer des visualisations de données. De nombreux Data Scientists se tournent vers cette solution.
L’une des raisons pour lesquelles Python est le meilleur choix pour la Data Science est son vaste Ă©cosystĂšme de bibliothĂšques. De nombreuses bibliothĂšques Python permettent de manipuler les donnĂ©es : numpy, pandas, matplotlib, tensorflow…
Si Matplotlib est trĂšs populaire pour crĂ©er des visualisations de donnĂ©es, elle peut ĂȘtre complexe d’utilisation. Des dĂ©veloppeurs ont crĂ©Ă© une nouvelle bibliothĂšque basĂ©e sur Matplotlib : Seaborn.
Qu'est-ce que Seaborn ?
Seaborn est une bibliothĂšque permettant de crĂ©er des graphiques statistiques en Python. Elle est basĂ©e sur Matplotlib, et s’intĂšgre avec les structures Pandas.
Cette bibliothĂšque est aussi performante que Matplotlib, mais apporte une simplicitĂ© et des fonctionnalitĂ©s inĂ©dites. Elle permet d’explorer et de comprendre rapidement les donnĂ©es.
Des cadres de donnĂ©es complets peuvent ĂȘtre capturĂ©s, et les fonctions internes permettant la cartographie sĂ©mantique et l’agrĂ©gation statistique permettent de convertir les donnĂ©es en visualisations graphiques.
Toute la complexité de Matplotlib est abstraite par Seaborn. Toutefois, il est possible de créer des graphiques répondant à tous vos besoins et vos exigences.
Seaborn et les différents types de Dataviz
Seaborn fournit diffĂ©rents styles et palettes de couleur par dĂ©faut permettant de crĂ©er des graphismes plus attrayants. Les diffĂ©rents types de visualisations permettent de mettre en lumiĂšre les relations entre les donnĂ©es. Il peut s’agir de variables numĂ©riques ou de groupes, de classes, de divisions.
Les graphiques relationnels sont utilisés pour comprendre les relations entre deux variables, tandis que les graphiques catégoriques permettent de visualiser des variables classées par catégorie.
Les graphiques de distribution sont utilisĂ©s pour examiner les distributions univariĂ©es ou bivariĂ©es. Les graphiques de rĂ©gression permettent d’ajouter un guide visuel pour mettre en lumiĂšre les motifs dans un ensemble de donnĂ©es pour les analyses exploratoires.
Quels sont les avantages de Seaborn ?
La bibliothÚque Seaborn offre plusieurs avantages majeurs. Elle fournit différents types de visualisations. Sa syntaxe est réduite, et elle propose des thÚmes par défaut trÚs attrayants.
Il s’agit d’un outil idĂ©al pour la visualisation statistique. On l’utilise pour rĂ©sumer les donnĂ©es dans les visualisations et la distribution des donnĂ©es.
En outre, Seaborn est mieux intĂ©grĂ© que Matplotlib pour travailler avec les data frames de Pandas. Enfin, il s’agit d’une extension de Matplotlib pour crĂ©er de beaux graphiques Ă l’aide de Python grĂące Ă un ensemble de mĂ©thodes plus directes.
Seaborn vs Matplotlib : lequel utiliser ?
Matplotlib et Seaborn sont les deux outils Python les plus populaires pour la Data Visualization. Chacun présente des avantages et des inconvénients.
On utilise principalement Matplotlib pour les tracés de graphiques basiques, tandis que Seaborn propose de nombreux thÚmes par défaut et une vaste variété de schémas pour la visualisation de statistiques.
En outre, Seaborn automatise la crĂ©ation de figures multiples. C’est un avantage, mĂȘme si cela peut mener Ă des problĂšmes d’utilisation de mĂ©moire vie. Un autre atout de Seaborn est l’intĂ©gration renforcĂ©e avec Pandas et ses Data Frames, mĂȘme si Matplotlib est aussi intĂ©grĂ© avec Pandas et NumPy.
En revanche, Matplotlib offre une flexibilitĂ© accrue en termes de customisation et des performances parfois supĂ©rieures. Il peut donc s’agir d’une meilleure option dans certaines situations.
De maniĂšre gĂ©nĂ©rale, Seaborn est le meilleur choix d’outil de DataViz pour des visualisations de donnĂ©es statistiques. En revanche, Matplotlib rĂ©pond mieux aux besoins en customisation.
Pourquoi et comment apprendre Ă utiliser Seaborn ? Les formations DataScientest
La visualisation de donnĂ©es est trĂšs utilisĂ©e dans tous les secteurs d’activitĂ©. Par consĂ©quent, maĂźtriser un outil de DataViz est une compĂ©tence prĂ©cieuse et convoitĂ©e.
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