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Le MOOC Scikit-learn (module pour le Machine Learning) de l'INRIA utilisant le module **seaborn**, c'est l'occasion de faire une présentation générale et de commenter quelques exemples.
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**Seaborn** permet de réaliser des figures selon la philosophie "**Grammar of Graphics**", comme le module **ggplot** de R. Plus globalement, il permet d'obtenir des figures classiques avec un bien meilleur rendu visuel.
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:bookmark: Voir la [page seaborn](https://seaborn.pydata.org/index.html)
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C'est un **wrapper** de matplotlib, c'est à dire qu'il se "contente" de proposer une syntaxe claire pour réaliser facilement des figures même complexe, pour la visualisation et l'analyse d'objets de type DataFrame par exemple.
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Si on veut "personnaliser" un graphique seaborn, il est toujours possible d'appliquer des méthodes plt (pour annoter, tracer une horizontale ou une verticale....).
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Réciproquement, il est possible de bénéficier dans matplotlib "canonique" des efforts d'amélioration du rendu de seaborn en appelant une feuille de style basée sur celles de seaborn :
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`plt.style.use('seaborn')`
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Le "style seaborn" se décline en plusieurs versions :
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`'seaborn', 'seaborn-bright', 'seaborn-colorblind', 'seaborn-dark', 'seaborn-dark-palette', 'seaborn-darkgrid', 'seaborn-deep', 'seaborn-muted', 'seaborn-notebook', 'seaborn-paper', 'seaborn-pastel', 'seaborn-poster', 'seaborn-talk', 'seaborn-ticks', 'seaborn-white', 'seaborn-whitegrid'`
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On rappelle qu'il existe d'autres styles : `'dark_background', 'fast', 'fivethirtyeight', 'ggplot', 'grayscale'...`
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## Quelques graphiques classiques
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## Combiner seaborn et plt |
