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Visualisation de données en Python

Objectifs

La dataviz (visualisation de données) en Python est un outil puissant pour explorer, analyser et présenter des données de manière visuelle et compréhensible.

Pourquoi utiliser la dataviz ?

  • Faciliter la compréhension de grandes quantités de données
  • Révéler des tendances, des modèles et des relations cachées
  • Communiquer efficacement les résultats d'une analyse
  • Prendre des décisions éclairées basées sur des données

Fonctions

  • Créer des visualisations statiques (graphiques, diagrammes, tracés)
  • Développer des dashboards interactifs et des applications Web
  • Personnaliser les styles, les couleurs et les formats des graphiques
  • Intégrer des visualisations dans des rapports et des présentations

Produits

Les bibliothèques Python les plus populaires pour la dataviz sont Matplotlib, Seaborn, Plotly et Bokeh.

Ces bibliothèques offrent une grande variété de types de graphiques, notamment des graphiques à barres, des graphiques en courbes, des nuages de points, des histogrammes, des boîtes à moustaches, des cartes de chaleur, des graphiques en secteurs et bien d'autres.

Certaines permettent d'avoir des visualisations interactives, d'autres sont plus axées sur les rapports.

Liens

  • Matplotlib
  • Seaborn
  • Plotly
  • Bokeh
  • Tutoriel DataCamp sur la dataviz en Python


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