Data Science & ML

Visualisation avec Matplotlib & Seaborn

Figures, axes, subplots, line plots, scatter plots, histogrammes, heatmaps, styling, customization

20 questions d'entretien·
Confirmé
1

Quelle est la différence principale entre l'interface pyplot et l'interface orientée objet de Matplotlib ?

Réponse

L'interface pyplot (plt.plot, plt.title) est une API de style MATLAB qui gère implicitement les figures et axes actuels, pratique pour des graphiques simples et rapides. L'interface orientée objet (fig, ax = plt.subplots()) donne un contrôle explicite sur chaque élément (Figure, Axes) et est recommandée pour les graphiques complexes, les subplots multiples ou les scripts de production, car elle rend le code plus lisible et maintenable.

2

Quelle méthode utiliser pour créer une figure avec une grille de 2 lignes et 3 colonnes de subplots ?

Réponse

La fonction plt.subplots(2, 3) crée une figure contenant une grille de 2 lignes et 3 colonnes de subplots. Elle retourne un tuple (fig, axes) où axes est un array NumPy 2D de forme (2, 3) permettant d'accéder à chaque subplot via axes[row, col]. Cette approche est la plus concise et idiomatique pour créer des grilles régulières de subplots en Matplotlib.

3

Comment afficher une heatmap de corrélation d'un DataFrame Pandas avec Seaborn ?

Réponse

Pour afficher une heatmap de corrélation, il faut d'abord calculer la matrice de corrélation avec df.corr(), puis passer le résultat à sns.heatmap(). L'option annot=True affiche les valeurs de corrélation dans chaque cellule, ce qui facilite la lecture. Cette combinaison est le pattern standard pour visualiser les corrélations entre variables numériques dans l'analyse exploratoire des données.

4

Quel est le rôle du paramètre 'bins' dans plt.hist() ?

5

Comment partager l'axe Y entre plusieurs subplots dans une même ligne ?

+17 questions d'entretien

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