Nous allons dans cet article présenter et comparer les deux bibliothèques de visualisations de données Python que sont Matplotlib et Seaborn.
Matplotlib est une bibliothèque populaire. Elle offre de nombreux visuels et est plutôt facile à manipuler. C’est une bibliothèque régulièrement choisie dans des projets de visualisations de données. Voici les raisons :
Matplotlib propose une documentation très détaillée et claire. Elle est open-source. Elle sait accompagner les utilisateurs de manière efficace et pertinente. Les explications et exemples que l’on trouve sont riches, précis et pertinents. Puis il existe de nombreuses communautés très actives sur internet qui sont prêtes à aider.
Matplotlib propose une grande variété de visuels : histogramme, diagramme, courbe, secteur, nuage de points, graphiques en aires, graphique en boite… Il est même possible de faire de la visualisation 3D. Matplotlib est adapté pour des natures et type de données très variées. Il n’y a pas vraiment de corps de métier consommateur de données dans lequel on pourrait penser que Matplotlib est insuffisant.
Matplotlib est malléable et flexible. La personnalisation des visuels est large. Ceci ne se limite pas aux couleurs, légendes, label, formes… Toutes les parties d’un visuel sont paramétrables. Accompagné de la librairie Bokeh les visuels peuvent être interactifs. Enfin les visuels se mettent à jour automatiquement.
Matplotlib peut être utilisé avec d’autres bibliothèques Python, comme Numpy, Pandas, Seaborn ou encore Bokeh.
Seaborn est également une bibliothèque de visualisation populaire. Seaborn utilise Matplotlib en arrière-plan. On retrouve très souvent les deux bibliothèques dans les projets. Voici quelques raisons :
De même que Matplotlib, Seaborn possède une documentation riche et détaillée. Il existe également des communautés prêtes à aider.
Seaborn est orienté vers les graphiques statistiques avancées. Ces visuels sont utiles pour des données statistiques et pour identifier des tendances. Certains de Ces visuels ne sont d’ailleurs plus disponibles dans Matplotlib. Seaborn catégorise ses visuels en fonction des présentations que l’on souhaite : graphique de relation, graphique de distribution, graphique de catégorie ou encore graphique de régression.
Seaborn offre également une grande personnalisation des graphiques. Il est possible d’incorporer de nombreuses fonctions de personnalisation de Matplotlib dans les visuels Seaborn. Seaborn va apporter en plus de Matplotlib de l’élégance. En effet Seaborn se démarque par la qualité esthétique de ses visuels. Les visuels sont plus attrayants en termes de couleur et de forme. Seaborn apporte également des fonctions avancées telles que la personnalisation des distributions dans un visuel.
Seaborn est facile à utiliser. Il suffit d’une seule ligne de code pour créer un graphique. La syntaxe entre deux visuels est souvent très proche.
Tout comme Matplotlib, Seaborn peut être utilisé avec Pandas ou NumPy est d’autres encore.
Pour conclure, si vous avez à choisir entre Matplotlib et Seaborn, vous pouvez raisonner avec les éléments suivants.
Matplotlib est très flexible et puissant mais peut nécessiter beaucoup de code. Si vous avez besoin de quelque chose de simple c’est suffisant.
Seaborn est une bibliothèque de visualisation de données plus récente qui utilise Matplotlib en arrière-plan. Les visuels sont plus élégants et le code est beaucoup plus simple. On peut créer rapidement des visuels très poussés.
Seaborn est orienté vers la manipulation de la data tandis qu’on utilisera Matplotlib pour la création de visuel simple et figé. Seaborn est fait pour l’exploration statistique tandis que Matplotlib est fait pour la représentation mathématique.
Seaborn a une vision générale car les données traitées sont généralement très variées. Utiliser Matplotlib pour manipuler de la data est possible mais plus compliqué. Face à Seaborn, Matplotlib se présente comme une bibliothèque spécialisée.
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