Composer des graphiques avancés avec Python

Vous maîtrisez déjà les bases de Python et vous produisez régulièrement des graphiques avec Matplotlib ou Seaborn. Mais vous sentez qu'il est temps de franchir un cap, de passer du graphique fonctionnel au graphique véritablement professionnel, informatif et esthétique. Ce livre est fait pour vous.

Organisé sous forme de 52 fiches pratiques indépendantes et progressives, cet ouvrage vous accompagne pas à pas dans la découverte des techniques avancées de visualisation avec Python. Chaque fiche aborde un type de graphique précis, accompagné d'un code commenté, d'explications pédagogiques claires et d'exemples concrets immédiatement réutilisables dans vos projets.

Au programme :
- La génération de données fictives avec Faker pour vous permettre d'expérimenter librement
- Les graphiques avancés avec Matplotlib et Seaborn : cartes de chaleur personnalisées, surfaces 3D, graphiques polaires, PairPlots, champs de vecteurs, transformée de Fourier, courbes de Lissajous, matrices de corrélation avec p-values, graphiques en cascade, régressions avancées et bien d'autres
- Les visualisations dédiées au machine learning avec Scikit-Learn : régression logistique, classification KNN, régression linéaire et arbres de décision, avec leurs panneaux de diagnostic, frontières de décision, courbes ROC et matrices de confusion

Rédigé dans un style simple et pédagogique, ce livre s'adresse aux data analysts, data scientists, chercheurs, étudiants et professionnels souhaitant enrichir leur boîte à outils de visualisation. Vous n'êtes pas obligé de le lire dans l'ordre : chaque fiche est autonome et peut être consultée selon vos besoins du moment. Un véritable compagnon de route pour transformer vos données brutes en graphiques percutants, clairs et élégants.