Seaborn Python : tout savoir sur l’outil de data visualisation

La visualisation des données est essentielle dans l’analyse et la communication de résultats d’un projet de data science. Python est l’un des langages orientés objet préférés des Data scientist. Certaines de ses bibliothèques open source dédiées, comme Matplotlib et Seaborn, sont très populaires auprès de ces analystes. Du fait de sa grande simplicité d’utilisation et de son esthétique, Seaborn Python est de plus en plus sollicitée. 

Qu’est-ce que Seaborn en Python ?

Seaborn Python est une bibliothèque (un ensemble de modules) de visualisation de données en Python permettant de créer des graphiques statistiques. Elle est spécifiquement conçue pour fonctionner de manière transparente avec les structures de données du module Pandas. Seaborn automatise la production des graphiques Matplotlib. Grâce à ses modules, quelques instructions suffisent pour créer des graphiques prêts à être exportés pour la production de rapports et de publications scientifiques.

Avec les modules de cette bibliothèque Python, le processus de création de graphiques est simplifié. Des fonctions efficaces permettent de générer rapidement des visualisations esthétiques et claires. Elle propose une large gamme de graphiques, comme différents types de diagrammes, des nuages de points, des histogrammes ou encore des graphiques en violon.

Pourquoi utiliser la bibliothèque Seaborn en Python ?

Si les graphiques créés avec la bibliothèque Seaborn ont souvent un aspect plus professionnel et moderne que ceux créés avec Matplotli, la création de visualisations complexes est également simplifiée. Seaborn permet de générer rapidement des graphes informatifs sans avoir à écrire beaucoup de lignes de codes. Il est également facile à apprendre et à utiliser, ce qui en fait un choix idéal pour les débutants en data visualization (ou dataviz). Et comme Seaborn s’intègre facilement avec Pandas, vous pouvez directement utiliser les structures de données de Pandas, comme les DataFrames.

Seaborn couvre la plupart des types de dataviz couramment utilisés dans l’analyse de données, depuis les graphiques à barres aux boîtes à moustaches en passant par les diagrammes de dispersion et les cartes thermiques. La bibliothèque offre aussi des fonctionnalités statistiques avancées permettant d’explorer et d’analyser les données en profondeur.

Comment utiliser Seaborn ?

Pour installer Seaborn via Python, utilisez la commande « pip install seaborn ». Seaborn étant conventionnellement importé avec l’alias « sns », importez la bibliothèque avec « import seaborn as sns ». Installez également la bibliothèque Pandas afin de charger vos données dans un DataFrame Pandas. Il est également possible d’installer Seaborn via Anaconda avec la commande « conda install -c conda-forge seaborn » puis « import seaborn as sns ».

Comment démarrer avec la dataviz Seaborn Python

Pour utiliser les styles préconfigurés, utilisez la fonction « sns.set _style (“style”) ». En explorant la documentation officielle de Seaborn, vous pourrez découvrir les différents styles existants. Les palettes de couleurs prédéfinies permettent de personnaliser l’apparence des graphiques. Vous pouvez indiquer la palette de votre choix à l’aide de l’argument « palette ».

Seaborn gère automatiquement la création et l’étiquetage des axes. Vous avez toutefois la possibilité de personnaliser les étiquettes d’axes à l’aide de fonctions telles que « set_xlabel », « set_ylabel », « set_xticks », « set_xticklabels ». Pour regrouper et sous-catégoriser vos données, et ainsi ajouter une dimension supplémentaire à votre graphe, utilisez les arguments « hue » ou « col ».

Seaborn et les autres bibliothèques Python 

Seaborn ayant plusieurs dépendances obligatoires, vous devrez également installer la version Python 3.6 ou supérieure, les bibliothèques NumPy, Pandas et bien sûr Matplotlib. D’ailleurs, si Seaborn est construit sur Matplotlib, rien ne vous empêche d’utiliser les fonctionnalités avancées de Matplotlib en combinaison avec Seaborn. Pour accéder à l’objet d’axe Matplotlib utilisez « plt.gca () » et appliquez des modifications supplémentaires à votre graphique.

Dans la documentation officielle de Seaborn vous trouverez plus de détails, ainsi que des exemples d’options et de fonctionnalités avancées. N’hésitez pas à expérimenter avec différents types de graphiques et à personnaliser leur apparence pour créer des visualisations originales et qualitatives.

Que peut-on faire avec Seaborn ?

La puissante bibliothèque de dataviz Seaborn est très polyvalente et se montre particulièrement utile pour l’exploration initiale des données. De plus, elle permet d’automatiser la création de graphiques, ce qui représente un gain de temps considérable.

La bibliothèque Seaborn excelle aussi dans la comparaison de groupes. En effet, elle permet de visualiser les différences de distributions entre différentes catégories ou sous-groupes de données. Elle propose également des outils tels que les graphiques de corrélation et les matrices de dispersion, pour analyser les relations entre les variables. Seaborn peut également être utilisée pour visualiser les résultats de modèles statistiques, tels que les graphiques de régression ou de résidus.

Enfin, Seaborn génère des graphiques esthétiques et clairs, permettant d’illustrer des points clés. C’est donc un outil indispensable pour créer des présentations ou des rapports qualitatifs et faciles à lire.

Quels sont les différents types de dataviz en Seaborn  ?

Grâce à son large choix de styles et palettes de couleur par défaut, Seaborn permet de créer différentes sortes de graphiques, aussi esthétiques les uns que les autres.

• Un diagramme en barres est utilisé pour représenter les dénombrements de valeurs pour les niveaux d’une variable catégorielle ou nominale : sns.barplot (x=’variable_x’, y=’variable_y’, data=data) ;
• Le diagramme de dispersion ou nuage de points représente la relation entre deux variables numériques : sns.scatterplot (x=’variable_x’, y=’variable_y’, data=data) ;
• Le Tracé linéaire est utilisé pour visualiser les tendances ou les relations entre deux variables continues : sns.lineplot (x=’variable_x’, y=’variable_y’)
• L’Histogramme montre la distribution des valeurs d’une variable numérique en regroupant les données en intervalles et en affichant le nombre d’observations dans chaque intervalle : sns.histplot (data [« variable »])
• La boîte à moustaches, ou diagramme en boîte, sert à visualiser la répartition des valeurs d’une variable numérique en fournissant des informations sur la médiane, les quartiles et les valeurs aberrantes : sns.boxplot (x=’variable_x’, y=’variable_y’, data=data)
• Le diagramme en violon est similaire à la boîte à moustaches, mais montre mieux la répartition : sns.violinplot (x=’Groupe’, y=’Valeur’, data=data) ;
• La carte thermique représente les relations entre deux variables sur une échelle de couleurs : sns.heatmap (data) ;
• Le graphique de densité du noyau permet de visualiser la densité de probabilité d’une variable continue : sns.kdeplot (data).

Quels sont les avantages de Seaborn ?

Seaborn offre plusieurs avantages pour la visualisation de données en Python, à commencer par de nombreux styles de visualisation esthétiques et personnalisables. Cela facilite la création de graphiques esthétiques et agréables à consulter. Elle propose également des palettes de couleurs soigneusement conçues et des styles prédéfinis pouvant être personnalisés selon les besoins spécifiques.

Seaborn possède des fonctions de tracé pour la visualisation des relations statistiques complexes, mais également des fonctions de tracé adaptées au travail avec des variables catégorielles. Conçue pour fonctionner parfaitement avec Pandas, Seaborn facilite le travail et la visualisation des données dans un DataFrame Pandas. Elle est également facile à intégrer avec d’autres bibliothèques de machine learning comme Scikit-learn.

Enfin, Seaborn bénéficie d’une documentation complète et détaillée, agrémentée de nombreux exemples et tutoriels. De plus, une communauté active d’utilisateurs partage des astuces, des exemples de code et offre un support d’entraide.

Seaborn vs matplotlib : lequel choisir ?

Comparons ces deux outils Python les plus populaires pour la Data Visualization. Seaborn offre un grand choix de thèmes par défaut et de schémas pour la visualisation de data. Pour la création de graphiques, Seaborn utilise des palettes de couleurs et des styles prédéfinis agréables à l’œil. Alors que Matplotlib est un outil excellent pour créer des visualisations de base, l’esthétique par défaut de Seaborn est plus moderne et élégante.

Seaborn présente également les avantages d’automatiser la création de figures multiples et de proposer une intégration renforcée avec Pandas et ses Data Frames. Matplotlib est plus flexible en termes de customisation et peut s’avérer plus performant dans certaines situations.

Comment apprendre à utiliser Seaborn en Python ?

Des formations complètes en Data Science permettent d’acquérir la maîtrise de Seaborn, tout comme les autres bibliothèques telles que Matplotlib, Pandas, Numpy, Scipy ou encore Scikit-learn. Ces cursus permettent d’acquérir des compétences ouvrant les portes des métiers d’analyste ou de Data Scientist. En plus de la DataViz, elles abordent les sujets de la programmation et du maniement de bases de données, du Machine Learning et du Deep Learning.

Des formations dédiées à Seaborn et la data visualization en Python peuvent aussi facilement être trouvées en ligne. Il existe également de nombreux tutoriels qui vous guident pas à pas, en vidéo ou à l’écrit. Certains sont interactifs et permettent de pratiquer directement dans un notebook en ligne. La documentation officielle de Seaborn est aussi une ressource précieuse pour apprendre à utiliser cette bibliothèque. Elle fournit des explications détaillées sur les différentes fonctions, les options de personnalisation, les exemples de code et les bonnes pratiques.

Enfin, en rejoignant des communautés en ligne, des groupes de discussion ou des forums dédiés, vous pourrez interagir avec des utilisateurs de Seaborn plus expérimentés. Un excellent moyen d’obtenir des conseils, des astuces et des solutions.

Seaborn est un outil puissant et convivial de data visualization en Python. Cette bibliothèque polyvalente propose un large éventail de graphiques statistiques, le tout avec une intégration transparente avec Pandas. De plus, elle simplifie le processus de création de graphiques tout en offrant une esthétique améliorée.