5.8 Analyse exploratoire des données avec Matplotlib et Seaborn
L'analyse exploratoire des données (AED) est une étape fondamentale du processus de Machine Learning et de Deep Learning. Il permet aux data scientists de mieux comprendre la structure, la distribution et les relations entre les variables d'un ensemble de données. Des outils visuels comme Matplotlib et Seaborn sont essentiels pour accomplir cette tâche efficacement, offrant une large gamme de graphiques et de visualisations qui facilitent l'interprétation des données. Dans ce chapitre, nous explorerons l'utilisation d'histogrammes, de diagrammes en boîte et de nuages de points pour effectuer une analyse exploratoire efficace des données à l'aide de Python.
Histogrammes
Les histogrammes sont des graphiques qui montrent la distribution de fréquence d'un ensemble de données continues. Ils sont essentiels pour comprendre la forme de la distribution des données, identifier les modes, les asymétries et les éventuelles valeurs aberrantes. En Python, la bibliothèque Matplotlib est couramment utilisée pour créer des histogrammes via la fonction hist().
importer matplotlib.pyplot en tant que plt
# Exemples de données
données = [valeurs_numériques]
# Création de l'histogramme
plt.hist(data, bins='auto') # 'bins' définit le nombre de barres dans l'histogramme
plt.title('Histogramme des données')
plt.xlabel('Valeur')
plt.ylabel('Fréquence')
plt.show()
Avec Seaborn, le processus est tout aussi simple, en utilisant la fonction distplot(), qui en plus de l'histogramme, peut également inclure une ligne de densité de noyau (KDE) pour estimer la distribution des données. .
importer Seaborn en tant que SNS
# Création de l'histogramme avec Seaborn
sns.distplot(données, bacs=30, kde=True)
plt.title('Histogramme avec KDE')
plt.xlabel('Valeur')
plt.ylabel('Densité')
plt.show()
Boxplots
Les boxplots sont un autre outil puissant pour l'analyse exploratoire des données. Ils fournissent une représentation visuelle de la distribution des données, mettant en évidence la médiane, les quartiles et les valeurs aberrantes. Les boîtes à moustaches sont particulièrement utiles pour comparer les distributions sur plusieurs groupes ou catégories de données.
Avec Matplotlib, un boxplot peut être créé à l'aide de la fonction boxplot() :
importer matplotlib.pyplot en tant que plt
# Exemples de données
données = [groupe1, groupe2, groupe3]
# Création du boxplot
plt.boxplot(données)
plt.title('Boxplot des groupes de données')
plt.xlabel('Groupe')
plt.ylabel('Valeur')
plt.show()
Seaborn simplifie encore la création de boxplots avec la fonction boxplot(), qui permet une intégration directe avec les Pandas DataFrames et une catégorisation automatique des données.
importer Seaborn en tant que SNS
# Création du boxplot avec Seaborn
sns.boxplot(x='catégorie', y='valeur', data=DataFrame)
plt.title('Boxplot par catégorie')
plt.xlabel('Catégorie')
plt.ylabel('Valeur')
plt.show()
Diagrammes de points
Les nuages de points, ou graphiques de dispersion, sont essentiels pour visualiser la relation entre deux variables quantitatives. Ils aident à identifier les corrélations, les modèles et les regroupements de données. Matplotlib et Seaborn offrent tous deux des fonctions permettant de créer efficacement des nuages de points.
En utilisant Matplotlib, un nuage de points peut être généré avec la fonction scatter():
importer matplotlib.pyplot en tant que plt
# Exemples de données
x = [valeur_x1, valeur_x2, valeur_x3]
y = [y_value1, y_value2, y_value3]
# Création du nuage de points
plt.scatter(x, y)
plt.title('Diagramme de dispersion des variables X et Y')
plt.xlabel('X')
plt.ylabel('Y')
plt.show()
Avec Seaborn, la fonction scatterplot() vous permet de créer des nuages de points avec des fonctionnalités supplémentaires telles que le codage couleur par catégorie et l'inclusion de lignes de régression.
importer Seaborn en tant que SNS
# Création du nuage de points avec Seaborn
sns.scatterplot(x='x', y='y', teinte='category', data=DataFrame)
plt.title('Diagramme de dispersion avec catégories')
plt.xlabel('X')
plt.ylabel('Y')
plt.show()
Conclusion
L'analyse exploratoire des données est une étape cruciale dans le processus de développement de modèles de Machine Learning et de Deep Learning. L’utilisation d’histogrammes, de diagrammes en boîte et de nuages de points facilite la compréhension des données et aide à identifier les modèles, les corrélations et les anomalies. Les bibliothèques Matplotlib et Seaborn sont des outils puissants qui offrent un large éventail de fonctionnalités pour la visualisation de données en Python. En maîtrisant ces techniques, les data scientists peuvent extraire des informations précieuses et préparer plus efficacement les données pour une modélisation ultérieure.
