Comment utiliser les visualisations Seaborn avec l'approche orientée objet de Matplotlib ?

Visualisations Plotly avec Seaborn dans un style orienté objet

Seaborn, un package Python largement utilisé pour la visualisation de données, exploite la bibliothèque Matplotlib . En fournissant une interface orientée objet, Matplotlib facilite la création et la gestion de tracés complexes. Cet article explique comment exploiter les capacités de Seaborn tout en conservant l'approche orientée objet de Matplotlib.

L'article commence par décrire les deux catégories de fonctions de traçage Seaborn : « Au niveau des axes » et « Au niveau de la figure. " Les fonctions au niveau des axes, telles que regplot et boxplot, prennent un argument hache explicite et renvoient un objet Axes. En passant l'objet Axes souhaité, ces fonctions peuvent être utilisées de manière orientée objet.

En revanche, les fonctions au niveau de la figure, notamment lmplot et pairplot, nécessitent un contrôle complet sur la figure et ne peuvent pas être utilisées pour tracer sur des axes existants. Ces fonctions renvoient un objet, généralement FacetGrid ou JointGrid, qui donne accès à la figure et aux axes sous-jacents pour une personnalisation post-hoc.

Pour illustrer l'utilisation de seaborn dans un style orienté objet, l'article fournit un exemple en utilisant la fonction regplot. L'exemple crée deux sous-tracés dans une figure et utilise la fonction regplot pour tracer des données sur chaque objet Axes.

Dans l'ensemble, l'article fournit des conseils sur la façon d'utiliser les fonctionnalités orientées objet de Matplotlib en conjonction avec le puissant traçage de Seaborn. fonctionnalité. En comprenant les distinctions entre les fonctions au niveau des axes et au niveau des figures, les utilisateurs peuvent tracer efficacement des données et personnaliser les visualisations en fonction de leurs besoins spécifiques.

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