Analyse exploratoire des données avec Matplotlib et Seaborn
L'analyse exploratoire des données (EDA) est une étape cruciale du processus d'apprentissage automatique et d'apprentissage profond. Il s'agit du processus d'examen d'ensembles de données pour découvrir des modèles, identifier des anomalies, tester des hypothèses et vérifier des hypothèses à l'aide d'un résumé statistique et de représentations graphiques. Python, étant l'un des principaux langages pour la science des données, propose d'excellentes bibliothèques pour l'EDA, et parmi les plus populaires figurent Matplotlib et Seaborn.
Matplotlib : les fondements de la visualisation de données en Python
Matplotlib est une bibliothèque de traçage 2D en Python qui produit des figures de qualité publication dans une variété de formats d'impression et d'environnements interactifs sur toutes les plateformes. Vous pouvez générer des graphiques, des histogrammes, des spectres de puissance, des diagrammes à barres, des tracés d'erreurs, des nuages de points, etc., avec seulement quelques lignes de code.
La capacité de personnalisation est l'un des points forts de Matplotlib, permettant à l'utilisateur d'ajuster pratiquement tous les aspects d'une figure. Cependant, cette flexibilité peut être un peu écrasante pour les nouveaux utilisateurs, en particulier ceux qui souhaitent effectuer une EDA rapide et efficace.
importer matplotlib.pyplot en tant que plt
plt.plot(x, y)
plt.title('Exemple de graphique')
plt.xlabel('Axe X')
plt.ylabel('Axe Y')
plt.show()
Cet exemple simple montre comment créer un tracé linéaire de base avec Matplotlib. La fonction plt.show() permet d'afficher la figure.
Seaborn : Visualisation de données statistiques
Seaborn est une bibliothèque de visualisation de données Python basée sur Matplotlib et fournit une interface de haut niveau pour dessiner des graphiques statistiques attrayants. Seaborn est livré avec un certain nombre de styles et de palettes de couleurs intégrés et prend en charge la création de visualisations complexes avec moins de code que ce qui serait nécessaire avec Matplotlib.
Seaborn est particulièrement utile pour visualiser des modèles de données complexes, explorer des relations multivariées et effectuer des analyses avec des visualisations informatives et attrayantes. De plus, Seaborn fonctionne bien avec Pandas DataFrame, ce qui constitue un avantage significatif lors de l'EDA car la plupart des ensembles de données sont au format DataFrame.
importer Seaborn en tant que SNS
sns.set_theme(style="darkgrid")
iris = sns.load_dataset("iris")
sns.pairplot(iris, teinte="espèce")
Le code ci-dessus charge le célèbre ensemble de données « iris » et utilise la fonction pairplot pour créer un tableau de tracés permettant d'examiner les relations par paires entre les entités, en colorant les points par espèce d'iris.
Intégration de Matplotlib et Seaborn pour EDA
Bien que Seaborn puisse être utilisé indépendamment pour la plupart des tâches de visualisation de données, il peut également être intégré à Matplotlib pour profiter des capacités de personnalisation approfondies de Matplotlib. Cela peut être utile pour affiner les visualisations Seaborn ou lorsqu'une fonctionnalité spécifique de Matplotlib est requise.
Exemples d'analyse exploratoire des données
Voici quelques exemples de la manière dont Matplotlib et Seaborn peuvent être utilisés ensemble pour effectuer une EDA :
- Histogrammes : utiles pour visualiser la distribution d'une variable continue. Seaborn ajoute une couche de lissage connue sous le nom d'estimation de la densité du noyau (KDE).
- Nuages de points : idéal pour examiner la relation entre deux variables continues. Seaborn propose des options simples pour colorer les points par catégories et ajouter des lignes de régression.
- Graphiques à barres : efficaces pour comparer les quantités entre différents groupes. Seaborn facilite l'ajout d'intervalles de confiance pour montrer l'incertitude des estimations.
- Box plots : utile pour comparer la distribution de plusieurs variables. Seaborn permet l'inclusion de tracés en violon qui ajoutent une couche de KDE pour montrer la densité de la distribution.
En résumé, l'analyse exploratoire des données est une étape essentielle du processus d'apprentissage automatique et d'apprentissage profond. Grâce aux bibliothèques Matplotlib et Seaborn, les data scientists peuvent créer des visualisations puissantes et informatives qui aident à comprendre les données et guident les étapes ultérieures du processus de modélisation. Les deux bibliothèques sont complémentaires et, lorsqu'elles sont utilisées ensemble, offrent une expérience EDA riche et efficace.
