Python Matplotlib | Visualização de Dados | Personalização de Gráficos

Introdução

Este laboratório irá guiá-lo através da criação de um gráfico com Python Matplotlib. Matplotlib é uma biblioteca de plotagem para a linguagem de programação Python. Neste laboratório, você aprenderá como personalizar as propriedades de um gráfico, incluindo cores, espessuras de linha e muito mais.

Dicas da VM

Após a inicialização da VM, clique no canto superior esquerdo para mudar para a aba Notebook para 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 módulos necessários

Primeiramente, precisamos importar os módulos necessários. Neste caso, precisamos importar matplotlib.pyplot e numpy.

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

Definir o ciclo de propriedades e obter as cores

Em seguida, precisamos definir o ciclo de propriedades e obter as cores dele.

prop_cycle = plt.rcParams['axes.prop_cycle']
colors = prop_cycle.by_key()['color']

Definir as espessuras das linhas

Agora, definimos as espessuras das linhas para o nosso gráfico.

lwbase = plt.rcParams['lines.linewidth']
thin = lwbase / 2
thick = lwbase * 3

Criar subplots

Criamos uma grade de subplots 2x2.

fig, axs = plt.subplots(nrows=2, ncols=2, sharex=True, sharey=True)

Adicionar linhas horizontais e verticais

Agora, adicionamos linhas horizontais e verticais a cada subplot usando as cores do ciclo de propriedades (property cycle).

for icol in range(2):
    if icol == 0:
        lwx, lwy = thin, lwbase
    else:
        lwx, lwy = lwbase, thick
    for irow in range(2):
        for i, color in enumerate(colors):
            axs[irow, icol].axhline(i, color=color, lw=lwx)
            axs[irow, icol].axvline(i, color=color, lw=lwy)

Personalizar subplots

Personalizamos os subplots definindo a cor de fundo dos subplots inferiores para preto, definindo os ticks do eixo x e adicionando um título a cada subplot.

axs[1, icol].set_facecolor('k')
axs[1, icol].xaxis.set_ticks(np.arange(0, 10, 2))
axs[0, icol].set_title(f'line widths (pts): {lwx:g}, {lwy:g}',
                       fontsize='medium')

Personalizar os ticks do eixo y

Personalizamos os ticks do eixo y para os subplots mais à esquerda.

for irow in range(2):
    axs[irow, 0].yaxis.set_ticks(np.arange(0, 10, 2))

Adicionar título ao gráfico

Adicionamos um título ao gráfico inteiro.

fig.suptitle('Colors in the default prop_cycle', fontsize='large')

Exibir o gráfico

Finalmente, exibimos o gráfico.

plt.show()

Resumo

Neste laboratório, aprendemos como criar um gráfico com Python Matplotlib. Personalizamos as propriedades do gráfico, incluindo cores e espessuras de linha. Também aprendemos como criar subgráficos (subplots) e personalizar sua aparência.

Criando um Gráfico com Matplotlib