Introdução
Neste tutorial, aprenderemos como personalizar o fundo, os rótulos e as marcações (ticks) de um gráfico simples usando 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
Começaremos importando as bibliotecas necessárias que usaremos neste tutorial.
import matplotlib.pyplot as plt
Criando uma figura e definindo o fundo
Criaremos uma figura usando o método plt.figure(), que cria uma instância de matplotlib.figure.Figure. Definiremos a cor de fundo da figura usando o método rect.set_facecolor().
fig = plt.figure()
rect = fig.patch ## a rectangle instance
rect.set_facecolor('lightgoldenrodyellow')
Adicionando eixos à figura
Adicionaremos eixos à figura usando o método fig.add_axes(). Também definiremos a cor de fundo dos eixos usando o método rect.set_facecolor().
ax1 = fig.add_axes([0.1, 0.3, 0.4, 0.4])
rect = ax1.patch
rect.set_facecolor('lightslategray')
Personalizando as marcas e rótulos
Personalizaremos as marcas (ticks) e os rótulos dos eixos usando o método ax1.tick_params(). Definiremos a cor, a rotação e o tamanho do rótulo do eixo x, e a cor, o tamanho e a largura das marcas do eixo y.
ax1.tick_params(axis='x', labelcolor='tab:red', labelrotation=45, labelsize=16)
ax1.tick_params(axis='y', color='tab:green', size=25, width=3)
Exibindo o gráfico
Finalmente, exibiremos o gráfico usando o método plt.show().
plt.show()
Resumo
Neste tutorial, aprendemos como personalizar o fundo, os rótulos e as marcas (ticks) de um gráfico simples usando Matplotlib. Usamos os métodos plt.figure(), fig.add_axes(), ax1.tick_params() e plt.show() para criar e exibir o gráfico.