La sélection des parcelles Seaborn simplifiée : comment visualiser efficacement vos données

La visualisation des données est l'un des outils les plus puissants pour analyser et présenter des données. Seaborn, une bibliothèque Python construite sur Matplotlib, fournit une interface de haut niveau pour créer des visualisations informatives et diversifiées. Cet article vous guidera dans le choix de la bonne intrigue Seaborn, en la personnalisant pour plus de clarté et en évitant les pièges courants.

Pourquoi choisir le bon type de parcelle est important ?

Le type de graphique que vous choisissez a un impact direct sur l'efficacité avec laquelle vos données présentent leurs informations et leurs informations.

• Un nuage de points révèle des corrélations entre les variables.

• Une heatmap simplifie les comparaisons à grande échelle.

L'utilisation du mauvais type de tracé peut conduire à une mauvaise interprétation, et parfois les informations issues des données sont enterrées et ne sont jamais révélées parce que nous choisissons la mauvaise visualisation.

Comprendre les catégories de parcelles Seaborn

Les intrigues Seaborn se répartissent en trois catégories principales : Relationnel, Distribution et Catégorique. Voici comment choisir et utiliser chacun.

source :https://seaborn.pydata.org/_images/function_overview_8_0.png

1. Parcelles relationnelles

Les tracés relationnels visualisent la relation entre deux variables, généralement numériques. Seaborn propose deux principaux types de tracés relationnels : les nuages ​​de points et les tracés linéaires. Vous pouvez créer ces tracés en utilisant la fonctionrelplot().

sns.relplot(
    data=tips,
    x="total_bill", y="tip", hue="smoker",>



<p><img src="/static/imghw/default1.png" data-src="https://img.php.cn/upload/article/000/000/000/173294521670198.jpg" class="lazy" alt="Seaborn Plot Selection Made Easy: How to Visualize Your Data Effectively"><br>
source: seaborn documentation</p>

<p>Alternatively, you can use the scatterplot() function directly for scatter plots, which produce the same result. For line plots, you can either use relplot() with kind="line" or the more direct lineplot() function.<br>
</p>

<pre class="brush:php;toolbar:false">fmri = sns.load_dataset("fmri")
sns.relplot(data=fmri, x="timepoint", y="signal", kind="line")

ou vous pouvez écrire comme ceci :

fmri = sns.load_dataset("fmri")
sns.lineplot(data=fmri, x="timepoint", y="signal")

Le résultat sera toujours le même.

source : documentation Seaborn

Les nuages ​​de points affichent des points de données individuels, ce qui facilite l'identification de modèles ou de corrélations. D'un autre côté, les tracés linéaires sont idéaux pour présenter les tendances au fil du temps ou entre catégories.

2. Parcelles de distribution

Comprendre la distribution des variables est une première étape essentielle dans l'analyse ou la modélisation des données. Les diagrammes de distribution sont conçus pour révéler la propagation ou la dispersion d'une seule variable. Ces visualisations peuvent rapidement répondre à des questions clés, telles que : Quelle plage couvrent les données ? Quelle est sa tendance centrale ? Les données sont-elles biaisées dans une direction particulière ?

Comme les tracés relationnels, les tracés de distribution peuvent être créés à l'aide de la fonction displot() en spécifiant le paramètre kind pour sélectionner le type de tracé souhaité. Alternativement, vous pouvez utiliser directement des fonctions comme histplot(), kdeplot(), ecdfplot() ou rugplot() pour des visualisations de distribution spécifiques.

La fonction histplot() est excellente pour visualiser les distributions de fréquences.

sns.relplot(
    data=tips,
    x="total_bill", y="tip", hue="smoker",>



<p><img src="/static/imghw/default1.png" data-src="https://img.php.cn/upload/article/000/000/000/173294521670198.jpg" class="lazy" alt="Seaborn Plot Selection Made Easy: How to Visualize Your Data Effectively"><br>
source: seaborn documentation</p>

<p>Alternatively, you can use the scatterplot() function directly for scatter plots, which produce the same result. For line plots, you can either use relplot() with kind="line" or the more direct lineplot() function.<br>
</p>

<pre class="brush:php;toolbar:false">fmri = sns.load_dataset("fmri")
sns.relplot(data=fmri, x="timepoint", y="signal", kind="line")

source :documentation seaborn

Kdeplot() est plus adapté pour afficher des courbes de distribution lisses, tandis que ecdfplot() met l'accent sur les proportions cumulatives. rugplot() ajoute des marqueurs détaillés pour les points de données brutes, améliorant ainsi d'autres visualisations avec des détails plus fins.

Seaborn prend également en charge la visualisation des distributions bivariées à l'aide d'outils tels que heatmap(). Les Heatmaps sont particulièrement efficaces pour illustrer des matrices de corrélation ou faire des comparaisons.

3. Parcelles catégorielles

Les tracés catégoriels sont conçus pour visualiser des données organisées en catégories. L'approche générale pour créer ces tracés consiste à utiliser la fonction catplot(), en spécifiant le paramètre kind pour sélectionner le type de tracé souhaité. Ces parcelles sont classées en trois grandes familles.

Le choix du bon type d'intrigue catégorielle dépend de la question spécifique à laquelle vous souhaitez répondre. Ces graphiques offrent plusieurs perspectives pour analyser les données catégorielles :

- Nuages ​​de points catégoriels
Ces graphiques affichent des points de données individuels au sein de catégories, aidant ainsi à identifier des modèles ou des distributions. Les exemples incluent stripplot() etswarmplot().

fmri = sns.load_dataset("fmri")
sns.lineplot(data=fmri, x="timepoint", y="signal")

source : documentation Seaborn

- Parcelles de distribution catégorielles

Ces graphiques résument la répartition des données au sein des catégories, offrant un aperçu de la variabilité, de la propagation et des tendances centrales. Les exemples incluent boxplot(), violinplot() et boxenplot().

- Parcelles d'estimation catégorielle

Ces graphiques calculent des estimations agrégées (par exemple, moyenne) et incluent des barres d'erreur pour montrer la variabilité ou les intervalles de confiance. Les exemples incluent barplot(),pointplot() et countplot().

Comment choisir la bonne parcelle Seaborn

Avant de tracer, posez-vous ces questions :

Les données sont-elles catégoriques, numériques ou les deux ?

Explorez-vous des relations, des distributions ou des comparaisons ?

Quelle est la taille et l'échelle de l'ensemble de données ?

Connaître vos données vous guide vers les outils de visualisation les plus adaptés. Le schéma ci-dessous provient de Kaggle et montre comment choisir votre graphique en fonction du type de données dont vous disposez.

source : kaggle

Travaillons avec des données du monde réel pour rendre cela pratique. Considérons un ensemble de données de Kaggle contenant 20 colonnes, comprenant des fonctionnalités telles que les heures d'études, la fréquentation, l'implication parentale, l'accès aux ressources, les activités parascolaires, les heures de sommeil, les scores précédents, le niveau de motivation, l'accès à Internet, les séances de tutorat, le revenu familial, la qualité des enseignants, l'école. Type, influence des pairs, activité physique, troubles d'apprentissage, niveau d'éducation parentale, distance du domicile, sexe et résultat de l'examen.

1. Comprenez vos données Commencez par analyser les types de variables de votre ensemble de données pour comprendre les données. Les variables numériques conviennent mieux aux diagrammes relationnels ou de distribution, tandis que les variables catégorielles fonctionnent bien pour le regroupement ou les comparaisons. Par exemple, vous pouvez utiliser un tracé linéaire pour analyser les tendances des performances en mathématiques en fonction de la fréquentation. De même, un histplot peut être utilisé pour examiner la répartition des heures de sommeil, aidant ainsi à déterminer si la plupart des élèves se reposent suffisamment.

sns.relplot(
    data=tips,
    x="total_bill", y="tip", hue="smoker",>



<p><img src="/static/imghw/default1.png" data-src="https://img.php.cn/upload/article/000/000/000/173294521670198.jpg" class="lazy" alt="Seaborn Plot Selection Made Easy: How to Visualize Your Data Effectively"><br>
source: seaborn documentation</p>

<p>Alternatively, you can use the scatterplot() function directly for scatter plots, which produce the same result. For line plots, you can either use relplot() with kind="line" or the more direct lineplot() function.<br>
</p>

<pre class="brush:php;toolbar:false">fmri = sns.load_dataset("fmri")
sns.relplot(data=fmri, x="timepoint", y="signal", kind="line")

fmri = sns.load_dataset("fmri")
sns.lineplot(data=fmri, x="timepoint", y="signal")

1. Définissez votre objectif Déterminez votre objectif en vous demandant quelles informations vous souhaitez transmettre. Vous souhaitez comparer des groupes ? Optez pour un tracé catégoriel comme un barplot ou un boxplot. Intéressé à explorer les relations? Un diagramme relationnel tel qu’un nuage de points est un excellent choix. Vous cherchez à comprendre la variabilité ? Optez pour un tracé de distribution comme un histplot. Par exemple, un nuage de points affiche efficacement la relation entre deux variables numériques, chaque point représentant une observation. Cela facilite la détection des corrélations, des clusters ou des valeurs aberrantes. Visualiser l'impact des heures étudiées sur les résultats des examens peut révéler si plus de temps d'étude est en corrélation avec des scores plus élevés.

sns.displot(penguins, x="flipper_length_mm", hue="sex", multiple="dodge")

1. Faites correspondre l'intrigue à vos données et à votre objectif La sélection du tracé approprié pour vos données et vos objectifs d’analyse est essentielle. La bonne visualisation vous permet d’extraire efficacement des informations significatives. Par exemple, un tracé linéaire est plus adapté à l’observation des tendances au fil du temps qu’un histogramme. L’utilisation d’un graphique incorrect peut masquer des modèles ou des informations importantes, rendant même un ensemble de données riche moins utile. Par exemple, un barplot est idéal pour comparer les résultats moyens aux examens à différents niveaux d’implication parentale. Ce graphique met en évidence la moyenne (ou d'autres statistiques récapitulatives) d'une variable numérique dans toutes les catégories, ce qui le rend parfait pour les comparaisons de haut niveau.

sns.relplot(
    data=tips,
    x="total_bill", y="tip", hue="smoker",>



<p><img src="/static/imghw/default1.png" data-src="https://img.php.cn/upload/article/000/000/000/173294521670198.jpg" class="lazy" alt="Seaborn Plot Selection Made Easy: How to Visualize Your Data Effectively"><br>
source: seaborn documentation</p>

<p>Alternatively, you can use the scatterplot() function directly for scatter plots, which produce the same result. For line plots, you can either use relplot() with kind="line" or the more direct lineplot() function.<br>
</p>

<pre class="brush:php;toolbar:false">fmri = sns.load_dataset("fmri")
sns.relplot(data=fmri, x="timepoint", y="signal", kind="line")

Conseils pour personnaliser les tracés Seaborn

Augmentez la clarté de vos visualisations en ajoutant des titres et des étiquettes à l'aide de fonctions telles que plt.title(), plt.xlabel() et plt.ylabel(). Pour incorporer des dimensions catégorielles, exploitez l'attribut hue dans Seaborn, qui vous permet de distinguer les points de données en fonction d'une colonne spécifique de votre ensemble de données. Personnalisez la palette de couleurs avec des palettes telles que coolwarm, husl ou Set2 en utilisant la fonction set_palette(). De plus, différenciez les points de données en ajustant leur style ou leur taille avec sns.set_theme() et en définissant les dimensions de la figure à l'aide de plt.figure(figsize=(width, height)).

Pièges courants à éviter

Pour communiquer efficacement des informations grâce à la visualisation des données, il est crucial de trouver un équilibre entre fournir suffisamment d'informations et éviter de surcharger les graphiques. Surcharger un graphique avec des points de données excessifs peut submerger les téléspectateurs, tandis que des détails insuffisants peuvent prêter à confusion. Incluez toujours des étiquettes d'axe claires et une légende, et assurez-vous que la visualisation met l'accent sur les informations clés que vous souhaitez mettre en évidence.

Un autre problème courant est la création de visualisations trompeuses. Pour éviter cela, assurez-vous que les axes sont correctement mis à l'échelle et avec précision pour représenter les données.

Conclusion

Sélectionner le bon tracé Seaborn est une étape critique pour améliorer la compréhension des données et communiquer efficacement les informations. La visualisation appropriée peut révéler des modèles, des relations et des tendances qui pourraient rester cachés. En alignant le type de tracé sur votre structure de données et vos objectifs d'analyse (qu'il s'agisse d'explorer des distributions, des relations ou des comparaisons), vous garantissez la clarté et la précision de votre narration.

La visualisation de données est autant un art qu'une science. N’hésitez pas à expérimenter différentes intrigues Seaborn pour découvrir de nouvelles perspectives ou affiner vos idées. Avec de la pratique et de la créativité, vous serez en mesure d'exploiter tout le potentiel de Seaborn pour transformer des données brutes en récits visuels convaincants.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!