Cartes thermiques

Les cartes thermiques sont une représentation graphique des données dans laquelle chaque valeur est représentée par une couleur. Elles sont souvent utilisées pour 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 ensembles de données.
• Visualiser les habitudes de clic sur un site web.
• Afficher les densités sur des cartes géographiques.

Fonctionnement des cartes thermiques

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

Cela permet aux tendances ou aux anomalies de ressortir facilement.

Exemple de données pour les cartes thermiques

Considérons une matrice de corrélation montrant les relations entre des 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 carte thermique peut rendre ces relations plus faciles à interpréter visuellement.

Créer une carte thermique en Python

Nous pouvons utiliser des bibliothèques comme Seaborn pour créer efficacement des cartes thermiques.

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()

Interpréter les cartes thermiques

Pour interpréter les cartes thermiques, prenez en compte :

• Les couleurs plus sombres ou plus vives pour les corrélations fortes.
• Les couleurs plus claires ou neutres pour les corrélations faibles.
• Les éléments diagonaux indiquent souvent l’autocorrélation (toujours égale à 1.0).

Erreurs courantes avec les cartes thermiques

Évitez les erreurs suivantes :

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

Applications avancées des cartes thermiques

Les cartes thermiques peuvent être utilisées dans les domaines suivants :

• Apprentissage automatique : Visualiser l’importance des caractéristiques.
• Marketing : Suivre le comportement des utilisateurs sur les sites web.
• Santé : Suivre les tendances des données relatives aux 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 avec Seaborn.
• Les erreurs courantes et les conseils d’interprétation.

Nous allons maintenant découvrir les visualisations interactives avec Plotly et Dash.