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 données brutes en graphiques et en diagrammes. De telles illustrations facilitent la lecture et la compréhension des données, c’est la raison pour laquelle la Dataviz est très utile.
Il existe de nombreux outils » no-code « permettant de créer des visualisations de données : 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 écosystème de bibliothèques. De nombreuses bibliothèques Python permettent de manipuler les données : numpy, pandas, matplotlib, tensorflow…
Si Matplotlib est très populaire pour créer des visualisations de données, elle peut être complexe d’utilisation. Des développeurs ont créé une nouvelle bibliothèque basée sur Matplotlib : Seaborn.
Qu'est-ce que Seaborn ?
Seaborn est une bibliothèque permettant de créer des graphiques statistiques en Python. Elle est basée sur Matplotlib, et s’intègre avec les structures Pandas.
Cette bibliothèque est aussi performante que Matplotlib, mais apporte une simplicité et des fonctionnalités inédites. Elle permet d’explorer et de comprendre rapidement les données.
Des cadres de données complets peuvent être capturés, et les fonctions internes permettant la cartographie sémantique et l’agrégation statistique permettent de convertir les données 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 différents styles et palettes de couleur par défaut permettant de créer des graphismes plus attrayants. Les différents types de visualisations permettent de mettre en lumière les relations entre les données. Il peut s’agir de variables numériques 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 utilisés pour examiner les distributions univariées ou bivariées. Les graphiques de régression permettent d’ajouter un guide visuel pour mettre en lumière les motifs dans un ensemble de données pour les analyses exploratoires.
Quels sont les avantages de Seaborn ?
La bibliothèque Seaborn offre plusieurs avantages majeurs. Elle fournit différents types de visualisations. Sa syntaxe est réduite, et elle propose des thèmes par défaut très attrayants.
Il s’agit d’un outil idéal pour la visualisation statistique. On l’utilise pour résumer les données dans les visualisations et la distribution des données.
En outre, Seaborn est mieux intégré que Matplotlib pour travailler avec les data frames de Pandas. Enfin, il s’agit d’une extension de Matplotlib pour créer de beaux graphiques à l’aide de Python grâce à un ensemble de méthodes 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 thèmes par défaut et une vaste variété de schémas pour la visualisation de statistiques.
En outre, Seaborn automatise la création de figures multiples. C’est un avantage, même si cela peut mener à des problèmes d’utilisation de mémoire vie. Un autre atout de Seaborn est l’intégration renforcée avec Pandas et ses Data Frames, même si Matplotlib est aussi intégré avec Pandas et NumPy.
En revanche, Matplotlib offre une flexibilité accrue en termes de customisation et des performances parfois supérieures. Il peut donc s’agir d’une meilleure option dans certaines situations.
De manière générale, Seaborn est le meilleur choix d’outil de DataViz pour des visualisations de données statistiques. En revanche, Matplotlib répond mieux aux besoins en customisation.
Pourquoi et comment apprendre à utiliser Seaborn ? Les formations DataScientest
La visualisation de données est très utilisée dans tous les secteurs d’activité. Par conséquent, maîtriser un outil de DataViz est une compétence précieuse et convoitée.
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