Criando Cores de Preenchimento Personalizadas para Gráficos de Caixa

Introdução

Este tutorial irá guiá-lo através do processo de criação de cores de preenchimento personalizadas para box plots (diagramas de caixa) usando Python Matplotlib. Box plots são um tipo de gráfico usado para exibir a distribuição de um conjunto de dados. Eles mostram a mediana, os quartis e os outliers do conjunto de dados. Neste tutorial, usaremos a função boxplot() em Matplotlib para criar dois tipos de box plots (retangulares e com entalhes) e preenchê-los com cores personalizadas.

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.

Importando as Bibliotecas Necessárias

Começaremos importando as bibliotecas necessárias. Neste exemplo, usaremos as bibliotecas numpy e matplotlib.pyplot.

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

Criando Dados de Teste Aleatórios

Em seguida, criaremos dados de teste aleatórios usando a biblioteca numpy. Geraremos 3 conjuntos de dados, cada um com um desvio padrão diferente.

np.random.seed(19680801)
all_data = [np.random.normal(0, std, size=100) for std in range(1, 4)]
labels = ['x1', 'x2', 'x3']

Criando um Gráfico de Caixa Retangular (Rectangular Box Plot)

Agora criaremos um gráfico de caixa retangular usando a função boxplot() em Matplotlib. Definiremos o parâmetro patch_artist como True para preencher a caixa com cor.

fig, ax1 = plt.subplots(figsize=(9, 4))
bplot1 = ax1.boxplot(all_data,
                     vert=True,  ## vertical box alignment
                     patch_artist=True,  ## fill with color
                     labels=labels)  ## x-tick labels
ax1.set_title('Rectangular Box Plot')

Criando um Gráfico de Caixa Entalhado (Notched Box Plot)

Agora criaremos um gráfico de caixa entalhado com a função boxplot(). Definiremos o parâmetro notch como True para criar um gráfico de caixa entalhado.

fig, ax2 = plt.subplots(figsize=(9, 4))
bplot2 = ax2.boxplot(all_data,
                     notch=True,  ## notch shape
                     vert=True,  ## vertical box alignment
                     patch_artist=True,  ## fill with color
                     labels=labels)  ## x-tick labels
ax2.set_title('Notched Box Plot')

Preenchendo os Gráficos de Caixa com Cores Personalizadas

Em seguida, preencheremos os gráficos de caixa com cores personalizadas. Criaremos uma lista de cores e usaremos um loop para preencher cada caixa com uma cor diferente.

colors = ['pink', 'lightblue', 'lightgreen']
for bplot in (bplot1, bplot2):
    for patch, color in zip(bplot['boxes'], colors):
        patch.set_facecolor(color)

Adicionando Linhas de Grade Horizontais

Finalmente, adicionaremos linhas de grade horizontais aos gráficos de caixa usando a função yaxis.grid().

for ax in [ax1, ax2]:
    ax.yaxis.grid(True)
    ax.set_xlabel('Three Separate Samples')
    ax.set_ylabel('Observed Values')

plt.show()

Resumo

Neste tutorial, aprendemos como criar cores de preenchimento personalizadas para gráficos de caixa usando Python Matplotlib. Começamos importando as bibliotecas necessárias, criando dados de teste aleatórios e, em seguida, criando gráficos de caixa retangulares e com entalhes (notched). Em seguida, preenchemos os gráficos de caixa com cores personalizadas e adicionamos linhas de grade horizontais. Os gráficos de caixa são uma ferramenta de visualização útil para exibir a distribuição de dados, e as cores de preenchimento personalizadas podem ser usadas para torná-los mais visualmente atraentes.