Visualisation de données en Python

Visualisez vos données en Python comme le travail se fait vraiment — le modèle Figure/Axes de Matplotlib, puis les graphiques statistiques en une ligne de seaborn : nuages de points et droites de régression, histogrammes, KDE et ECDF, boîtes à moustaches avec jitter et moyenne, violons, barres, heatmaps de corrélation et grilles à facettes. Chaque figure est de qualité publication, chaque bloc de code s’exécute dans votre navigateur.

Transformer une table en figure, c’est là qu’une analyse devient un argument. Cette série enseigne la pile de visualisation de Python telle que vous l’utilisez vraiment : Matplotlib pour le seul modèle mental sur lequel repose chaque graphique — la Figure et ses Axes — et seaborn pour les graphiques statistiques en une ligne qui lisent un DataFrame par nom de colonne et séparent les groupes avec un simple hue=.

Nous exploitons un seul jeu de données réel (une petite table penguins, fournie avec chaque leçon) de bout en bout — explorer comment les mesures se distribuent, comment elles sont liées et comment elles diffèrent d’un groupe à l’autre — et terminons chaque leçon par une figure digne d’un rapport. Au passage, vous apprenez le style visuel maison (un rendu épuré et de qualité publication, avec une palette adaptée au daltonisme), les décisions du type « quel graphique pour quelle question » qui distinguent un brouillon d’une figure aboutie, et la distinction entre niveau Axes et niveau Figure qui transforme les surprises de seaborn en prévisions. Chaque bloc de code s’exécute, et chaque leçon se termine par une cellule interactive Essayez en direct que vous pouvez modifier et exécuter dans votre navigateur — sans installation.

Vous préférez R, ou vous travaillez dans les deux langages ? Chaque leçon renvoie à sa leçon sœur ggplot2 / ggpubr dans le pilier Visualisation de données, pour que la même figure soit à un clic dans l’un ou l’autre langage.

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