Introdução
Matplotlib é uma biblioteca de visualização de dados amplamente utilizada em Python. É capaz de criar vários tipos de gráficos e diagramas, como gráficos de linhas, gráficos de barras, gráficos de dispersão e muito mais. Neste tutorial, vamos guiá-lo através do processo de criação de um gráfico de demonstração de conversão de datas 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 às limitações do 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 as bibliotecas necessárias
Antes de começarmos a criar o gráfico, precisamos importar as bibliotecas necessárias, que são Matplotlib, NumPy e datetime. Copie e cole o seguinte código:
import datetime
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from matplotlib.dates import DateFormatter, DayLocator, HourLocator, drange
Definir as datas e o delta
Em seguida, definiremos as datas e os valores delta usando a biblioteca datetime. O intervalo de datas será de 2 de março de 2000 a 6 de março de 2000, com um intervalo de 6 horas. Copie e cole o seguinte código:
date1 = datetime.datetime(2000, 3, 2)
date2 = datetime.datetime(2000, 3, 6)
delta = datetime.timedelta(hours=6)
dates = drange(date1, date2, delta)
Definir os valores y
Após definir o intervalo de datas, criaremos os valores y usando a função arange do NumPy. Os valores y terão o mesmo comprimento que o número de datas. Copie e cole o seguinte código:
y = np.arange(len(dates))
Criar o gráfico
Agora, podemos criar o gráfico usando as datas e os valores y. Primeiro, criaremos um objeto figura e eixo usando a função subplots. Em seguida, plotaremos o gráfico usando a função plot. Copie e cole o seguinte código:
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(dates, y**2, 'o')
Definir o eixo x e formatar as datas
Para tornar o gráfico mais legível, definiremos os limites do eixo x para a primeira e a última datas do intervalo. Também definiremos os localizadores principais e secundários para DayLocator e HourLocator, respectivamente. Finalmente, formataremos as datas usando a função DateFormatter. Copie e cole o seguinte código:
ax.set_xlim(dates[0], dates[-1])
ax.xaxis.set_major_locator(DayLocator())
ax.xaxis.set_minor_locator(HourLocator(range(0, 25, 6)))
ax.xaxis.set_major_formatter(DateFormatter('%Y-%m-%d'))
ax.fmt_xdata = DateFormatter('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
Rotacionar os rótulos do eixo x
Por padrão, os rótulos do eixo x estão em uma orientação horizontal. Podemos rotacionar os rótulos para uma orientação diagonal para torná-los mais legíveis. Copie e cole o seguinte código:
fig.autofmt_xdate()
Exibir o gráfico
Finalmente, podemos exibir o gráfico usando a função show. Copie e cole o seguinte código:
plt.show()
Resumo
Neste tutorial, aprendemos como criar um gráfico de demonstração de datas usando Matplotlib. Cobrimos a importação das bibliotecas necessárias, a definição das datas e valores y, a criação do gráfico, a formatação do eixo x e a exibição do gráfico. Com este conhecimento, você pode começar a criar seus próprios gráficos e diagramas personalizados usando Matplotlib.