Introdução
Matplotlib é uma poderosa biblioteca de visualização de dados em Python. Ela oferece uma variedade de gráficos e diagramas para visualizar dados de forma significativa. Neste laboratório, aprenderemos como criar eixos inseridos dentro dos eixos principais do gráfico usando fig.add_axes em 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.
Importando as Bibliotecas Necessárias
Começamos importando as bibliotecas necessárias, que incluem Matplotlib e NumPy.
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
Gerando Dados
Nesta etapa, geramos alguns dados para usar no gráfico. Criaremos um ruído colorido gaussiano usando a função convolve do NumPy e o plotaremos usando Matplotlib.
np.random.seed(19680801)
dt = 0.001
t = np.arange(0.0, 10.0, dt)
r = np.exp(-t[:1000] / 0.05)
x = np.random.randn(len(t))
s = np.convolve(x, r)[:len(x)] * dt
fig, main_ax = plt.subplots()
main_ax.plot(t, s)
Definindo Limites e Rótulos
Nesta etapa, definimos os limites e rótulos para os eixos do gráfico principal.
main_ax.set_xlim(0, 1)
main_ax.set_ylim(1.1 * np.min(s), 2 * np.max(s))
main_ax.set_xlabel('time (s)')
main_ax.set_ylabel('current (nA)')
main_ax.set_title('Gaussian colored noise')
Criando Eixos Inseridos (Inset Axes)
Nesta etapa, criamos dois eixos inseridos dentro dos eixos do gráfico principal usando fig.add_axes. Um exibirá um histograma dos dados, e o outro exibirá a resposta ao impulso (impulse response).
## Create right inset axes
right_inset_ax = fig.add_axes([.65, .6, .2, .2], facecolor='k')
right_inset_ax.hist(s, 400, density=True)
right_inset_ax.set(title='Probability', xticks=[], yticks=[])
## Create left inset axes
left_inset_ax = fig.add_axes([.2, .6, .2, .2], facecolor='k')
left_inset_ax.plot(t[:len(r)], r)
left_inset_ax.set(title='Impulse response', xlim=(0, .2), xticks=[], yticks=[])
Exibindo o Gráfico
Nesta etapa, exibimos o gráfico usando a função plt.show().
plt.show()
Resumo
Neste laboratório, aprendemos como criar eixos inseridos (inset axes) dentro dos eixos do gráfico principal usando fig.add_axes em Matplotlib. Geramos dados, definimos limites e rótulos, criamos dois eixos inseridos e exibimos o gráfico. Essa técnica pode ser útil quando queremos dar zoom em uma área específica do gráfico ou exibir informações adicionais relacionadas aos dados.