Utiliser une palette personnalisée

Jusqu'ici, nous avons examiné plusieurs aspects du jeu de données provenant d'un sondage auprès de jeunes, notamment leur utilisation d'Internet, la fréquence à laquelle ils écoutent leurs parents et le nombre de personnes qui disent se sentir seules. Par contre, nous n'avons pas encore fait un résumé de base sur le profil des répondants, comme leur âge et leur genre. Fournir ces résumés de base est toujours une bonne pratique lorsqu'on travaille avec un jeu de données peu familier.

Le code fourni créera un diagramme à moustaches (boxplot) montrant la distribution des âges chez les répondants masculins et féminins. Ajustons le code pour personnaliser l'apparence, cette fois avec une palette de couleurs personnalisée.

Nous avons déjà importé Seaborn sous sns et matplotlib.pyplot sous plt.

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Introduction à la visualisation de données avec Seaborn

Instructions de l’exercice

Définissez le style à "darkgrid".
Définissez une palette de couleurs personnalisée avec les codes hexadécimaux "#39A7D0" et "#36ADA4".

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

# Set the style to "darkgrid"


# Set a custom color palette


# Create the box plot of age distribution by gender
sns.catplot(x="Gender", y="Age", 
            data=survey_data, kind="box")

# Show plot
plt.show()

Modifier et exécuter le code

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Introduction à la visualisation de données avec Seaborn

SkillTag.level.beginnerSkillTag.label

4.9+

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Qu'est-ce que Seaborn et quand l'utiliser? Dans ce chapitre, vous le découvrirez! Vous apprendrez aussi à créer des nuages de points et des diagrammes de fréquences à partir de listes de données et de DataFrames pandas. Vous verrez également l'un des grands avantages de Seaborn : la possibilité d'ajouter facilement une troisième variable à vos graphiques en utilisant la couleur pour représenter différents sous-groupes.

Exercise 1: Introduction à Seaborn Exercise 2: Créer un nuage de points à partir de listes Exercise 3: Créer un graphique de dénombrement à partir d'une liste Exercise 4: Utiliser pandas avec Seaborn Exercise 5: Données « ordonnées » vs « désordonnées »Exercise 6: Créer un count plot avec un DataFrame Exercise 7: Ajouter une troisième variable avec hue Exercise 8: Hue et nuages de points Exercise 9: Paramètre hue et graphiques de comptage

Dans ce chapitre, vous créerez et personnaliserez des graphiques qui représentent la relation entre deux variables quantitatives. Pour ce faire, vous utiliserez des nuages de points et des graphiques linéaires afin d'explorer l'évolution, au cours d'une journée, du niveau de pollution de l'air dans une ville et le lien entre la puissance (horsepower) et l'efficacité énergétique des voitures. Vous verrez aussi un autre grand avantage de Seaborn : la création simple de sous-graphiques dans une seule figure!

Exercise 1: Introduction aux graphiques relationnels et aux sous-graphiques Exercise 2: Créer des sous-graphiques avec col et row Exercise 3: Créer des sous-graphiques à deux facteurs Exercise 4: Personnaliser les nuages de points Exercise 5: Modifier la taille des points d'un nuage de points Exercise 6: Modifier le style des points d'un nuage de points Exercise 7: Introduction aux graphiques linéaires Exercise 8: Interpréter les graphiques linéaires Exercise 9: Visualiser l'écart-type avec des graphiques linéaires Exercise 10: Tracer des sous-groupes dans des graphiques linéaires

Les variables catégorielles sont présentes dans presque tous les ensembles de données, et elles sont particulièrement fréquentes dans les sondages. Dans ce chapitre, vous apprendrez à créer et à personnaliser des graphiques catégoriels comme les boîtes à moustaches, les diagrammes à barres, les diagrammes de fréquences et les graphiques à points. En cours de route, vous explorerez des données d'enquêtes auprès de jeunes sur leurs intérêts, d'étudiants sur leurs habitudes d'étude et d'hommes adultes sur leurs perceptions de la masculinité.

Exercise 1: Diagrammes de fréquences et à barres Exercise 2: Diagrammes de dénombrement Exercise 3: Diagrammes à barres avec pourcentages Exercise 4: Personnaliser les diagrammes à barres Exercise 5: Boîtes à moustaches Exercise 6: Créer et interpréter un diagramme à moustaches (box plot)Exercise 7: Exclure les valeurs aberrantes Exercise 8: Ajuster les moustaches Exercise 9: Graphiques en points Exercise 10: Personnaliser les graphiques à points Exercise 11: Graphiques en points avec sous-groupes

Dans ce dernier chapitre, vous apprendrez à ajouter des titres de graphiques et des étiquettes d'axes informatifs, qui figurent parmi les éléments les plus importants de toute visualisation! Vous verrez aussi comment personnaliser le style de vos visualisations pour aider votre public à saisir rapidement les messages clés. Ensuite, vous mettrez en pratique tout ce que vous avez appris dans les exercices finaux du cours!

Exercise 1: Modifier le style et la couleur du graphique Exercise 2: Modifier le style et la palette Exercise 3: Changer l'échelle Exercise 4: Utiliser une palette personnalisée

Exercice en cours

Exercise 5: Ajout de titres et d'étiquettes : Partie 1 Exercise 6: FacetGrids vs. AxesSubplots Exercise 7: Ajouter un titre à un objet FacetGrid Exercise 8: Ajouter des titres et des étiquettes : Partie 2 Exercise 9: Ajouter un titre et des étiquettes d'axes Exercise 10: Faire pivoter les étiquettes de l'axe x Exercise 11: Mettre le tout ensemble Exercise 12: Boîte à moustaches avec sous-groupes Exercise 13: Diagramme à barres avec sous-groupes et sous-graphiques Exercise 14: Bravo! Quelle est la suite?