Nuage de points (relplot) : permet de visualiser la relation entre deux variables quantitatives et d'identifier d'éventuelles tendances, regroupements ou valeurs atypiques.
Courbe (relplot) : permet de représenter l'évolution d'une ou plusieurs variables, notamment en fonction du temps ou d'une variable ordonnée.
Courbe de régression (regplot et lmplot) : permet de visualiser simultanément les observations et la relation estimée entre deux variables, facilitant l'interprétation d'une éventuelle corrélation.
Diagramme en barres (catplot) : permet de comparer des catégories à partir de valeurs agrégées, telles qu'une moyenne, une somme ou un effectif.
Histogramme, courbe KDE et ECDF (displot) :
l'histogramme représente la répartition des observations d'une variable quantitative ;
la courbe KDE fournit une estimation lissée de cette distribution ;
la courbe ECDF permet de visualiser la distribution cumulée et d'estimer facilement les percentiles ou la proportion d'observations inférieures à une valeur donnée.
Boîte à moustaches (boxplot) : permet de résumer la distribution d'une variable à l'aide de la médiane, des quartiles, de l'étendue et des valeurs atypiques.
Letter-value plot (boxenplot) : constitue une extension du boxplot adaptée aux jeux de données volumineux. Il affiche un plus grand nombre de quantiles afin de décrire plus précisément la distribution, notamment dans les extrémités.
Diagramme en violon (violinplot) : combine les informations d'un boxplot avec une estimation de densité, permettant de mieux visualiser la forme de la distribution.
Carte de chaleur (heatmap) : représente les valeurs d'une matrice à l'aide d'un codage par couleurs, facilitant l'identification de motifs, de concentrations ou de variations dans les données.
Carte de chaleur clusterisée (clustermap) : associe une carte de chaleur à un regroupement hiérarchique des lignes et des colonnes selon leur similarité, afin de mettre en évidence des structures ou des groupes au sein des données quantitatives.