Cartes thermiques

Les cartes thermiques sont une représentation graphique des données dans laquelle chaque valeur est représentée par une couleur. Elles servent souvent à visualiser des corrélations, des matrices ou de grands ensembles de données.

Quand utiliser les cartes thermiques

Les cartes thermiques sont idéales pour :

• Analyser les matrices de corrélation dans les jeux de données.
• Visualiser les schémas de clics sur les sites web.
• Afficher les densités sur des cartes géographiques.

Fonctionnement des heatmaps

Les heatmaps utilisent l’intensité des couleurs pour représenter les valeurs. Les valeurs élevées sont généralement représentées par des couleurs plus foncées ou plus vives, tandis que les valeurs faibles utilisent des couleurs plus claires ou plus ternes.

Cela permet de faire ressortir facilement les motifs ou les anomalies.

Exemple de données pour les heatmaps

Considérons une matrice de corrélation présentant les relations entre plusieurs variables :

A: 1.0, B: 0.8, C: 0.4
B: 0.8, C: 0.5, D: 0.2
C: 0.4, D: 0.2, E: 0.9

Une heatmap peut rendre ces relations plus faciles à interpréter visuellement.

Créer une heatmap en Python

Nous pouvons utiliser des bibliothèques telles que Seaborn pour créer efficacement des heatmaps.

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# Example data
correlation_matrix = [[1.0, 0.8, 0.4], [0.8, 1.0, 0.5], [0.4, 0.5, 1.0]]
labels = ['A', 'B', 'C']

sns.heatmap(correlation_matrix, annot=True, xticklabels=labels, yticklabels=labels, cmap='coolwarm')
plt.title('Heatmap Example')
plt.show()

Interprétation des cartes thermiques

Lorsque vous interprétez des cartes thermiques, tenez compte des éléments suivants :

• Des couleurs plus sombres ou plus vives indiquent de fortes corrélations.
• Des couleurs plus claires ou neutres indiquent de faibles corrélations.
• Les éléments diagonaux indiquent souvent l’autocorrélation, toujours égale à 1,0.

Erreurs courantes avec les heatmaps

Évitez les erreurs suivantes :

• Utiliser trop de variables, ce qui rend la heatmap illisible.
• Choisir une palette de couleurs difficile à interpréter.
• Interpréter à tort une corrélation comme une relation de causalité.

Applications avancées des heatmaps

Les heatmaps peuvent être utilisées dans les domaines suivants :

• Apprentissage automatique : visualisation de l’importance des caractéristiques.
• Marketing : suivi du comportement des utilisateurs sur les sites web.
• Santé : suivi des tendances dans les données des patients.

Résumé et prochaines étapes

Dans cette leçon, nous avons abordé :

• Le rôle et les applications des cartes thermiques.
• La création de cartes thermiques en Python à l’aide de Seaborn.
• Les erreurs courantes et les conseils d’interprétation.

Ensuite, vous découvrirez les visualisations interactives à l’aide de Plotly et Dash.