5.10 Analyse exploratoire des données avec Matplotlib et Seaborn : personnalisation des graphiques
L'analyse exploratoire des données (EDA) est une étape cruciale dans le processus d'apprentissage automatique et d'apprentissage profond, car elle nous permet de mieux comprendre la structure, les relations et les particularités des données avec lesquelles nous travaillons. Python, étant un langage de programmation puissant pour l'analyse des données, propose des bibliothèques robustes comme Matplotlib et Seaborn pour la visualisation des données. La personnalisation des graphiques est essentielle pour transmettre des informations de manière claire et efficace. Dans ce chapitre, nous explorerons comment personnaliser les graphiques à l'aide de Matplotlib et Seaborn, en nous concentrant sur les couleurs, les titres et les étiquettes.
Matplotlib : la base de la personnalisation
Matplotlib est une bibliothèque de traçage de graphiques pour le langage de programmation Python et son extension mathématique numérique NumPy. Il fournit une interface orientée objet pour intégrer des graphiques dans des applications qui utilisent des boîtes à outils d'interface utilisateur telles que Tkinter, wxPython, Qt ou GTK.
Pour commencer à personnaliser des graphiques avec Matplotlib, vous devez d'abord comprendre la structure de base d'un graphique. Un graphe Matplotlib est composé d'une figure, qui peut contenir un ou plusieurs axes (tracés). Vous pouvez personnaliser presque tous les aspects d'un graphique, de la taille de la figure à l'épaisseur des lignes.
Personnalisation des couleurs
Les couleurs sont un élément essentiel de la visualisation des données, car elles peuvent influencer l'interprétation et l'attention du spectateur. Dans Matplotlib, vous pouvez définir les couleurs de plusieurs manières :
- Nom de la couleur (comme "rouge" ou "bleu")
- Codes hexadécimaux (tels que "#FF5733")
- Codes RVB ou RVBA sous forme de tuples (tels que (1.0, 0.5, 0.0))
- Utilisation du paramètre
cmappour les palettes de couleurs dans les graphiques utilisant des dégradés de couleurs
Exemple de personnalisation des couleurs sur une seule ligne :
plt.plot(x, y, color='green')Ajout de titres et d'étiquettes
Les titres et les étiquettes sont essentiels pour communiquer ce que représente un graphique. Ils doivent être clairs, concis et informatifs. Pour ajouter un titre à votre tracé dans Matplotlib, vous pouvez utiliser la méthode title(). Pour les étiquettes sur les axes x et y, vous pouvez utiliser respectivement les méthodes xlabel() et ylabel().
Exemple de comment ajouter des titres et des étiquettes :
plt.title('Mon premier graphique')
plt.xlabel('Axe X')
plt.ylabel('Axe Y')
Ajuster le sous-titre
Les légendes vous aident à identifier différentes séries ou catégories dans un graphique. Dans Matplotlib, vous pouvez personnaliser la légende avec la méthode legend(). Vous pouvez modifier l'emplacement, la taille de la police, la bordure et d'autres propriétés de la légende.
Seaborn : visualisations statistiques élégantes
Seaborn est une bibliothèque de visualisation de données Python basée sur Matplotlib qui fournit une interface de haut niveau pour dessiner des graphiques statistiques attrayants. Seaborn est livré avec une variété de types de graphiques et de modèles de couleurs intégrés, et est également hautement personnalisable.
Travailler avec des palettes de couleurs
Seaborn facilite l'utilisation des palettes de couleurs pour améliorer l'apparence de vos graphiques. Vous pouvez utiliser des palettes de couleurs prédéfinies, des palettes de couleurs Matplotlib ou créer vos propres palettes. La fonction sns.set_palette() vous permet de définir la palette de couleurs pour tous les graphiques.
Exemple de définition d'une palette de couleurs :
sns.set_palette('pastel')Personnalisation avec des styles et des contextes
Seaborn vous permet de personnaliser le style des graphiques avec la fonction sns.set_style(), qui peut inclure des styles tels que « darkgrid », « whitegrid », « dark », « white » et 'tiques'. De plus, vous pouvez ajuster les éléments visuels pour différents contextes (tels que des conférences, des affiches, etc.) avec la fonction sns.set_context().
Exemple de personnalisation du style et du contexte :
sns.set_style('whitegrid')
sns.set_context('talk')
Personnalisation des graphiques avec Seaborn
Seaborn rend la personnalisation des graphiques simple et intuitive. Vous pouvez ajouter des titres et des étiquettes directement aux méthodes de tracé, ou utiliser Matplotlib pour un contrôle plus précis. Seaborn facilite également la personnalisation des légendes et l'ajout d'annotations aux cartes.
Exemple de personnalisation d'un nuage de points avec Seaborn :
sns.scatterplot(x='variable_x', y='variable_y', data=df, color='red')
plt.title('Graphique à nuages de points personnalisé')
plt.xlabel('Variable X')
plt.ylabel('Variable Y')
En conclusion, la personnalisation des graphiques est un outil puissant pour rendre l'analyse exploratoire des données plus efficace et plus communicative. Matplotlib et Seaborn offrent de nombreuses options pour personnaliser l'apparence des tracés, vous garantissant ainsi de transmettre vos résultats de manière claire et visuellement attrayante. N'oubliez pas que le choix des couleurs, la clarté des titres et des étiquettes et la lisibilité globale du graphique sont fondamentaux pour une bonne visualisation des données.
