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La dataviz ou visualisation des données est une étape importante du travail d’un expert de la Data Science, qu’il s’agisse d’un Data Scientist ou d’un Data Analyst. Cette technique d’interprétation des données permet d’obtenir des résultats, mais surtout d’avoir un élément de référence pour l’analyse exploratoire de ces données.
Pour ce faire, Matplotlib est très pratique. Cette bibliothèque Python de visualisation de données est très utilisée. En effet, Matplotlib est compatible avec de nombreuses bibliothèques Python. Elle constitue également une base pour de nombreuses autres bibliothèques comme Seaborn par exemple.
Bien que sa syntaxe soit plus compliquée que celle des autres bibliothèques Python de dataviz, elle apporte toutefois une certaine flexibilité.
Dans cet article, nous allons vous présenter quelques exemples de data visualisation avec Matplotlib afin que vous ayez un aperçu de ses capacités.
1. Création d’un diagramme à barres
La data visualisation est pratiquement le moyen qu’utilisent la grande majorité des entreprises commerciales pour avoir un aperçu de leurs résultats, que ce soit trimestriel, semestriel ou annuel. Dans de nombreux cas, les diagrammes à barres servent à déterminer par exemple le nombre de clients dans chaque pays. C’est le graphique le plus simple et le plus pratique que Matplotlib propose pour faire de la visualisation de données.
2. Création d’un histogramme simple
Un histogramme montre la forme des valeurs, ou distribution, d’une variable continue. Il aide à voir le centre, l’étendue et la forme d’un ensemble de données. Il peut également être utilisé comme un outil visuel pour vérifier la normalité.
Les histogrammes constituent un bon moyen d’évaluer vos données. Ils peuvent être utilisés pour vérifier la présence de valeurs extrêmes ou aberrantes et vous aider à comprendre la distribution de vos données. Il est important de comprendre la distribution d’une variable pour choisir les outils d’analyse statistique appropriés.
3. Création d’un nuage de points simple
Un nuage de points est un outil de contrôle et d’aide pour vérifier l’existence d’une corrélation ou d’une relation entre des variables quantitatives. L’objectif de cet outil est d’analyser l’éventuelle relation de cause à effet entre deux variables et de vérifier les hypothèses.
Il permet de comparer visuellement deux ensembles de valeurs sur un graphique. Il est le mieux adapté aux données telles que les résultats d’enquêtes, les résultats de tests et les données démographiques.
Un nuage de points est une visualisation de données utilisée lorsqu’il existe de nombreux points de données différents et que l’objectif est de mettre en évidence les similitudes dans l’ensemble des données. Ceci est utile pour rechercher les valeurs aberrantes ou pour comprendre la distribution des données.
Si les données forment une bande s’étendant du bas à gauche au haut à droite, il y a très probablement une corrélation positive entre les deux variables. Si la bande va de la partie supérieure gauche à la partie inférieure droite, il est probable qu’il y ait une corrélation négative. S’il est difficile de voir un modèle, il n’y a probablement pas de corrélation.
4. Création d’un histogramme en 2D
Un histogramme 2D est la version bidimensionnelle d’un histogramme qui ressemble à une carte thermique, mais qui est calculé en regroupant un ensemble de points spécifiés par leurs coordonnées x et y et en appliquant une fonction d’agrégation (ex : SOMME).
Ce type de visualisation est souvent utilisé pour gérer les situations dans lesquelles l’affichage de grands ensembles de données sous forme de diagrammes de dispersion entraînerait une superposition des points et masquerait les modèles.
5. Création d’un diagramme en boîte
Un diagramme en boîte à moustaches est une représentation visuelle qui montre une distribution de données, généralement entre des groupes, basée sur un résumé de cinq nombres : le minimum, le premier quartile, la médiane (deuxième quartile), le troisième quartile et le maximum.
Les diagrammes en boîte les plus simples montrent la plage complète de variation du minimum au maximum, la plage de variation probable et une valeur typique. Ils permettent également de mettre en évidence les valeurs aberrantes.
Pourquoi faire de la data visualisation avec Matplotlib ?
Matplotlib est considérée comme une bibliothèque Python de visualisation très puissante, notamment grâce à la possibilité de créer des graphiques matriciels en deux dimensions. Elle est multi plateforme, conçue sur les tableaux NumPy et développée pour fonctionner avec SciPy.
Ce ne sont que quelques-uns de ses avantages, mais il existe bien d’autres :
– Une bibliothèque rapide et efficace, car elle est basée sur NumPy.
– Bénéficie de nombreuses améliorations apportées par la communauté open source, et ce depuis sa création, ce qui en fait l’une des bibliothèques Python les plus avancées.
– Des capacités étendues pour la visualisation de données, ce qui intéresse de nombreux utilisateurs.
– Des graphiques et visuels riches qui peuvent être construits facilement et rapidement.
– Dépannage et débogage plus simples grâce à la contribution de la communauté des utilisateurs.
