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Pourquoi et comment utiliser Seaborn avec Python ?

Seaborn est une librairie graphique Python puissante, utilisée pour la visualisation de données. Les data scientists et analystes de données apprécient particulièrement Seaborn pour sa capacité à produire des visualisationspertinentes avec peu de code. Que vous cherchiez à visualiser des relations complexes entre variables ou à comprendre la distribution d'une série de données, Seaborn est un outil indispensable dans votre boîte à outils d'analyse de données.

Pourquoi et comment utiliser Seaborn avec Python ?

Seaborn est une bibliothèque de visualisation de données pour Python, construite sur Matplotlib. Elle offre une interface intuitive pour créer des graphiques statistiques attrayants et informatifs.

 

Pourquoi utiliser Seaborn ?

Seaborn propose des fonctionnalités supplémentaires par rapport à Matplotlib, il permet également de mieux gérer les data plots en Python, en fournissant des outils intuitifs pour :

  • Visualiser la distribution des données,
  • Afficher des relations linéaires ou non linéaires,
  • Créer des heatmaps et des graphiques catégoriels,
  • Appliquer automatiquement des palettes de couleurs pour une meilleure lisibilité.

Seaborn vs Matplotlib : Quelle différence ?

Vous vous demandez peut-être : "Pourquoi utiliser Seaborn si Matplotlib existe déjà ?" Voici quelques points clés :

  • Facilité d'utilisation : Seaborn simplifie la création de graphiques complexes avec peu de lignes de code.
  • Esthétique par défaut : Les graphiques Seaborn sont beaux dès le départ, sans nécessiter de personnalisation.
  • Intégration avec Pandas : Seaborn fonctionne parfaitement avec les DataFrames de Pandas.
Cependant, Seaborn s'appuie sur Matplotlib, donc vous pouvez toujours utiliser les fonctions Matplotlib pour affiner vos graphiques Seaborn si nécessaire.

Comment installer Seaborn ?

Avant de pouvoir utiliser Seaborn, il faut l'installer dans votre environnement Python. Si vous n'avez pas déjà installé Seaborn, il suffit d'exécuter la commande suivante dans votre terminal ou votre IDE Python :

pip install seaborn

 

Les bases de Seaborn : Comment l'utiliser ?

Une fois Seaborn installé, vous pouvez l'importer dans votre projet Python avec la commande suivante :

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
Seaborn est généralement importé avec l'alias sns et est souvent utilisé en complément de Matplotlib, pour avoir plus de contrôle sur l'apparence des graphiques. Voici quelques fonctions de base pour commencer à visualiser vos données.
 

Création d’un sns barplot

Le barplot (ou graphique à barres) est l'une des visualisations les plus courantes pour comparer des données catégorielles. Voici un exemple simple :

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# Exemple de dataset
data = {'Catégorie': ['A', 'B', 'C'], 'Valeur': [4, 7, 2]}

# Création d'un barplot
sns.barplot(x='Catégorie', y='Valeur', data=data)

# Affichage du graphique
plt.show()

Ce code génère un sns barplot en utilisant les données fournies. Grâce à Seaborn, vous obtenez un graphique propre avec peu de lignes de code.

Visualisation de la distribution des données

Pour comprendre la répartition des valeurs dans un ensemble de données, Seaborn propose la fonction sns.distplot. Voici un exemple :

# Exemple de distribution
import numpy as np

data = np.random.normal(size=100)

# Visualisation de la distribution
sns.histplot(data, kde=True)

# Affichage du graphique
plt.show()

Ce code génère un histogramme avec une estimation de densité en ligne (courbe KDE), facilitant l'analyse visuelle de la distribution des données.

Image générée

 

Types de graphiques Seaborn

Seaborn offre une variété de types de graphiques pour différents besoins de visualisation. Voici quelques-uns des plus couramment utilisés :

  1. Graphique à barres (barplot) : Idéal pour comparer des catégories.
  2. Graphique en nuage de points (scatterplot) : Parfait pour montrer la relation entre deux variables continues.
  3. Boîte à moustaches (boxplot) : Utile pour visualiser la distribution des données.
  4. Graphique en violon (violinplot) : Similaire au boxplot, mais montre la densité de probabilité.
  5. Heatmap : Excellent pour visualiser des matrices de données.

 

 

En résumé, Seaborn est une librairie graphique Python extrêmement utile pour créer des visualisations de données élégantes et faciles à interpréter. Avec sa facilité d'utilisation et ses graphiques attrayants, il peut vous aider à communiquer vos insights de manière plus efficace.

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