Introdução
Neste laboratório, aprenderemos como criar um gráfico 3D com gráficos de barras 2D projetados em diferentes planos. Usaremos a biblioteca Matplotlib em Python para gerar as visualizações. Este laboratório assume uma compreensão básica da sintaxe Python e da biblioteca Matplotlib.
Dicas para a VM
Após a inicialização da VM, clique no canto superior esquerdo para mudar para a aba Notebook e acessar o Jupyter Notebook para praticar.
Às vezes, pode ser necessário aguardar alguns segundos para que o Jupyter Notebook termine de carregar. A validação das operações não pode ser automatizada devido a limitações no Jupyter Notebook.
Se você enfrentar problemas durante o aprendizado, sinta-se à vontade para perguntar ao Labby. Forneça feedback após a sessão, e resolveremos o problema prontamente para você.
Importar Bibliotecas
Começaremos importando as bibliotecas necessárias para este laboratório. Usaremos a biblioteca NumPy para gerar dados aleatórios e a biblioteca Matplotlib para criar o gráfico 3D.
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
np.random.seed(19680801)
Criar uma Figura e Subplot
Em seguida, criaremos uma figura e um subplot para nosso gráfico 3D. Usaremos o método add_subplot() para criar uma projeção 3D.
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(projection='3d')
Gerar Dados para os Gráficos de Barras
Agora, geraremos os dados para os gráficos de barras. Criaremos quatro conjuntos de dados, cada um com 20 valores. Usaremos o método arange() do NumPy para criar um array de 20 valores e o método random.rand() do NumPy para gerar valores aleatórios para cada conjunto de dados.
colors = ['r', 'g', 'b', 'y']
yticks = [3, 2, 1, 0]
for c, k in zip(colors, yticks):
xs = np.arange(20)
ys = np.random.rand(20)
Personalizar os Gráficos de Barras
Agora, personalizaremos os gráficos de barras. Criaremos um array de cores e usaremos o método bar() para plotar os gráficos de barras. Definiremos o parâmetro zdir como 'y' para projetar os gráficos de barras nos planos do eixo y. Também definiremos o parâmetro alpha como 0.8 para ajustar a transparência das barras.
cs = [c] * len(xs)
cs[0] = 'c'
ax.bar(xs, ys, zs=k, zdir='y', color=cs, alpha=0.8)
Personalizar os Eixos
Agora, personalizaremos os eixos do gráfico 3D. Definiremos os rótulos para os eixos x, y e z usando os métodos set_xlabel(), set_ylabel() e set_zlabel(), respectivamente. Também definiremos os ticks no eixo y usando o método set_yticks().
ax.set_xlabel('X')
ax.set_ylabel('Y')
ax.set_zlabel('Z')
ax.set_yticks(yticks)
Exibir o Gráfico
Usaremos o método show() para exibir o gráfico 3D.
plt.show()
Resumo
Neste laboratório, aprendemos como criar um gráfico 3D com gráficos de barras 2D projetados em diferentes planos usando a biblioteca Matplotlib em Python. Geramos dados aleatórios e personalizamos os gráficos de barras e os eixos do gráfico. Em seguida, exibimos o gráfico usando o método show().