5.7. Analyse exploratoire des données avec Matplotlib et Seaborn : visualisation de données continues
L'analyse exploratoire des données (AED) est une étape fondamentale du processus d'apprentissage automatique et d'apprentissage profond. Il permet de mieux comprendre la structure, les caractéristiques et les relations présentes dans les données. L’un des moyens les plus efficaces de réaliser des DEA consiste à visualiser les données. Les bibliothèques Matplotlib et Seaborn en Python sont des outils puissants pour créer des visualisations de données continues qui peuvent révéler des informations précieuses.
Importance de la visualisation continue des données
Les données continues sont des données qui peuvent prendre n'importe quelle valeur dans une plage. Les exemples incluent l’âge, le poids, la taille, la température et d’autres valeurs mesurables. La visualisation de ces données est cruciale, car elle permet d'identifier les modèles, les tendances, les distributions et les valeurs aberrantes qui peuvent influencer les performances des modèles d'apprentissage automatique et d'apprentissage profond.
Matplotlib : les fondements de la visualisation en Python
Matplotlib est une bibliothèque de traçage de graphiques en Python qui offre une variété d'outils pour créer des visualisations statiques, animées et interactives. Il est largement utilisé en raison de sa simplicité et de sa flexibilité.
Graphiques linéaires et histogrammes
Les graphiques linéaires sont idéaux pour visualiser l'évolution d'une variable continue au fil du temps. Pour créer un tracé linéaire avec Matplotlib, vous utilisez la fonction plot. Par exemple :
importer matplotlib.pyplot en tant que plt
# Exemples de données
x = plage (100)
y = [valeur ** 2 pour la valeur en x]
plt.plot(x, y)
plt.title('Graphique linéaire')
plt.xlabel('X')
plt.ylabel('Y')
plt.show()
Les histogrammes sont utiles pour visualiser la distribution d'une variable continue. La fonction hist de Matplotlib facilite la création d'histogrammes :
importer numpy en tant que np
# Exemples de données
données = np.random.randn(1000)
plt.hist (données, bacs = 30)
plt.title('Histogramme')
plt.xlabel('Valeur')
plt.ylabel('Fréquence')
plt.show()
Seaborn : Visualisation de données statistiques
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 et informatifs.
Diagrammes à nuages de points et diagrammes en boîte
Les nuages de points sont excellents pour visualiser la relation entre deux variables continues. Avec Seaborn, vous pouvez créer un nuage de points avec la fonction scatterplot :
importer seaborn en tant que sns
# Exemples de données
x = np.random.rand(100)
y = x * 10 + np.random.randn(100)
sns.scatterplot(x=x, y=y)
plt.title('Diagramme de dispersion')
plt.xlabel('X')
plt.ylabel('Y')
plt.show()
Les boxplots sont un moyen efficace de visualiser la distribution d'une variable continue, en mettant en évidence la médiane, les quartiles et les valeurs aberrantes. La fonction boxplot de Seaborn crée facilement des boxplots :
# Exemples de données
données = np.random.randn(1000)
sns.boxplot(y=données)
plt.title('Boxplot')
plt.ylabel('Valeur')
plt.show()
Distributions avec Distplot et Pairplot
Le distplot de Seaborn combine un histogramme avec une courbe de densité de noyau (KDE) pour fournir une vue complète de la distribution d'une variable continue :
# Exemples de données
données = np.random.randn(1000)
sns.distplot(données, bacs=30, kde=True)
plt.title('Distribution avec histogramme et KDE')
plt.xlabel('Valeur')
plt.show()
pairplot vous permet de visualiser simultanément les relations entre plusieurs variables continues :
importer des pandas en tant que PD
# Exemples de données
données = pd.DataFrame({
'x' : np.random.randn(100),
'y' : np.random.randn(100),
'z' : np.random.randn(100)
})
sns.pairplot (données)
plt.suptitle('Paire de paires multi-variables')
plt.show()
Personnalisation et style
Matplotlib et Seaborn vous permettent de personnaliser et de styliser les graphiques pour améliorer la clarté et l'esthétique. Cela inclut l'ajustement des couleurs, des formes, des tailles, l'ajout d'annotations et la modification des styles et des contextes des graphiques.
Conclusion
La visualisation de données continues est un élément essentiel de l'analyse exploratoire des données dans le domaine du machine learning et du deep learning. Matplotlib et Seaborn sont des outils puissants qui offrent un large éventail d'options pour mieux visualiser et comprendre les données. En utilisant ces bibliothèques, vous pouvez découvrir des modèles et des tendances importants qui vous aideront à éclairer le processus de modélisation et à prendre des décisions plus éclairées basées sur les données.
