Visualisation des données pour les utilisateurs de R : ggplot2 vs. matplotlib/Seaborn

Introduction

La création de visualisations efficaces est essentielle pour communiquer des informations sur les données. De nombreux utilisateurs de R connaissent ggplot2, un puissant logiciel de visualisation basé sur la grammaire graphique. Du côté de Python, matplotlib* et Seaborn* sont des outils populaires pour créer des tracés similaires. Dans ce tutoriel, nous fournissons des exemples côte à côte qui comparent la façon de créer des visualisations similaires - telles que des diagrammes de dispersion, des diagrammes à barres et des diagrammes linéaires - à la fois en R et en Python. Ce guide vous aidera à comprendre les différences de syntaxe et à choisir la meilleure approche pour vos projets.

Exemples comparatifs

Ci-dessous, vous trouverez des exemples affichés à l’aide d’un panel-tabset. Chaque onglet présente un exemple de visualisation en R (utilisant ggplot2) et la version Python équivalente (utilisant matplotlib/Seaborn).

Exemple R (ggplot2):

library(ggplot2)

# Générer des échantillons de données
set.seed(123)
df <- data.frame(x = rnorm(100), y = rnorm(100))

# Créer un diagramme de dispersion avec ggplot2
ggplot(df, aes(x = x, y = y)) +
  geom_point(color = "darkblue") +
  labs(title = "Graphique de nuage de points (ggplot2)", x = "X-axis", y = "Y-axis") +
  theme_minimal()

Exemple Python (matplotlib & Seaborn):

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

# Générer des échantillons de données
np.random.seed(123)
df = pd.DataFrame({
    'x': np.random.randn(100),
    'y': np.random.randn(100)
})

# Créer un diagramme de dispersion avec Seaborn
sns.scatterplot(x='x', y='y', data=df, color='darkblue')
plt.title("Graphique de nuage de points (Seaborn)")
plt.xlabel("X-axis")
plt.ylabel("Y-axis")
plt.tight_layout()
plt.show()

Exemple R (ggplot2):

library(ggplot2)

# Créer un échantillon de données pour un diagramme à barres
df_bar <- data.frame(
  category = c("A", "B", "C", "D"),
  count = c(23, 17, 35, 29)
)

# Créer un diagramme à barres avec ggplot2
ggplot(df_bar, aes(x = category, y = count, fill = category)) +
  geom_bar(stat = "identity") +
  labs(title = "Graphique en barres (ggplot2)", x = "Category", y = "Count") +
  theme_minimal() +
  scale_fill_brewer(palette = "Set2")

Exemple Python (matplotlib & Seaborn):

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

# Créer un échantillon de données pour un diagramme à barres
df_bar = pd.DataFrame({
    'category': ["A", "B", "C", "D"],
    'count': [23, 17, 35, 29]
})

# Créer un diagramme à barres avec Seaborn
sns.barplot(x='category', y='count', data=df_bar, palette="Set2")
plt.title("Graphique en barres (Seaborn)")
plt.xlabel("Category")
plt.ylabel("Count")
plt.tight_layout()
plt.show()

Exemple R (ggplot2):

library(ggplot2)

# Générer un échantillon de données de séries temporelles
df_line <- data.frame(
  date = seq(as.Date("2020-01-01"), by = "month", length.out = 12),
  value = cumsum(rnorm(12, mean = 5, sd = 2))
)

# Créer un graphique linéaire avec ggplot2
ggplot(df_line, aes(x = date, y = value)) +
  geom_line(color = "forestgreen", size = 1.2) +
  labs(title = "Graphique en ligne (ggplot2)", x = "Date", y = "Value") +
  theme_minimal()

Exemple Python (matplotlib & Seaborn):

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

# Générer un échantillon de données de séries temporelles
dates = pd.date_range(start="2020-01-01", periods=12, freq="M")
values = np.cumsum(np.random.randn(12) * 2 + 5)
df_line = pd.DataFrame({'date': dates, 'value': values})

# Créer un graphique linéaire à l'aide de matplotlib
plt.plot(df_line['date'], df_line['value'], color='forestgreen', linewidth=2)
plt.title("Graphique en ligne (matplotlib)")
plt.xlabel("Date")
plt.ylabel("Value")
plt.tight_layout()
plt.show()

Conclusion

R et Python offrent tous deux de solides capacités de visualisation des données. Alors que ggplot2 en R fournit une approche de grammaire graphique, les bibliothèques matplotlib et Seaborn de Python fournissent des outils aussi puissants avec leur propre syntaxe et leurs options de personnalisation. En comparant ces exemples côte à côte, vous pouvez mieux comprendre les nuances de chaque écosystème et sélectionner le meilleur ensemble d’outils pour vos besoins de visualisation de données.

Plus d’informations

Bon codage, et prenez plaisir à créer de belles visualisations en R et en Python!

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