Lorsqu'il s'agit de visualisation de données, Seaborn est un gem caché ! Lors de l'analyse exploratoire des données, nous commençons souvent avec Matplotlib, et explorons relativement peu avec Seaborn ! Mais si tu connais tout le potentiel de Seaborn, tu serais étonné de voir tout ce que tu peux explorer dans tes données.
Introduction Seaborn
Tout d'abord, import seaborn as sns, 'sns' est l'alias couramment utilisé. Nous savons que NumPy est l'abréviation de Numerical Python,…
Diagrammes catégoriels avec Seaborn
Les diagrammes catégoriels dans la visualisation de données sont utilisés pour visualiser des données catégorielles, qui consistent en des catégories…
Diagrammes univariés avec Seaborn
Les diagrammes univariés sont utilisés pour visualiser et analyser une seule variable à la fois. Ils permettent de comprendre la…
Diagrammes bivariés avec Seaborn
Les diagrammes bivariés ou à deux variables impliquent la visualisation et l'analyse de la relation entre deux variables simultanément. Ils…
Diagrammes multivariés avec Seaborn
Ce sont mes préférés, ces diagrammes nous donnent beaucoup de flexibilité pour explorer les relations et les modèles entre trois…
Diagrammes matriciels avec Seaborn
Ces diagrammes permettent de visualiser les relations au sein de matrices ou de grilles de données. Heatmap Commençons par le…
Ton guide complet pour exploiter la puissance de NumPy. Consulte…
Dans ce guide complet, nous allons explorer les fonctions essentielles…
Matplotlib, abréviation de "Mathematical Plotting Library", est une bibliothèque de…
La maîtrise de Plotly peut te permettre de comprendre tes…