Demonstração de Layout Compacto

Intermediate

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Introdução

Este laboratório foi projetado para fornecer um guia passo a passo para o uso do Matplotlib, uma biblioteca Python para criar visualizações. Matplotlib é uma ferramenta popular de visualização de dados nas comunidades científica e de engenharia. Este tutorial irá guiá-lo pelo processo de criação de visualizações usando Matplotlib.

Dicas da 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.

Este é um Lab Guiado, que fornece instruções passo a passo para ajudá-lo a aprender e praticar. Siga as instruções cuidadosamente para completar cada etapa e ganhar experiência prática. Dados históricos mostram que este é um laboratório de nível intermediário com uma taxa de conclusão de 67%. Recebeu uma taxa de avaliações positivas de 100% dos estudantes.

Importando Matplotlib

Antes de começarmos a criar visualizações, precisamos importar o Matplotlib.

import matplotlib.pyplot as plt

Aqui, estamos importando o módulo pyplot do Matplotlib e apelidando-o como plt. Esta é uma convenção comum na comunidade Matplotlib.

Criando um Gráfico Simples

Agora que importamos o Matplotlib, podemos começar a criar visualizações. Vamos começar criando um gráfico simples.

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 6, 8, 10]

plt.plot(x, y)
plt.show()

Aqui, estamos criando duas listas x e y que contêm os valores x e y para nosso gráfico. Em seguida, usamos a função plot para criar um gráfico de linha de x e y. Finalmente, usamos a função show para exibir o gráfico.

Personalizando o Gráfico

Agora que temos um gráfico básico, vamos personalizá-lo.

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 6, 8, 10]

plt.plot(x, y, color='red', marker='o')
plt.title('My Plot')
plt.xlabel('X Axis Label')
plt.ylabel('Y Axis Label')
plt.show()

Aqui, adicionamos algumas personalizações ao nosso gráfico. Mudamos a cor da linha para vermelho e adicionamos marcadores circulares a cada ponto de dados. Também adicionamos um título e rótulos de eixo ao nosso gráfico.

Criando Múltiplos Gráficos

Também podemos criar múltiplos gráficos na mesma figura.

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y1 = [2, 4, 6, 8, 10]
y2 = [1, 3, 5, 7, 9]

plt.subplot(1, 2, 1)
plt.plot(x, y1)
plt.title('Plot 1')

plt.subplot(1, 2, 2)
plt.plot(x, y2)
plt.title('Plot 2')

plt.show()

Aqui, estamos usando a função subplot para criar dois gráficos lado a lado na mesma figura. Passamos três argumentos para subplot: o número de linhas, o número de colunas e o número do gráfico. Em seguida, criamos um gráfico em cada subplot.

Salvando o Gráfico

Depois de criarmos um gráfico, podemos salvá-lo em um arquivo.

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 6, 8, 10]

plt.plot(x, y)
plt.title('My Plot')
plt.xlabel('X Axis Label')
plt.ylabel('Y Axis Label')
plt.savefig('my_plot.png')

Aqui, estamos usando a função savefig para salvar nosso gráfico em um arquivo chamado my_plot.png.

Resumo

Neste laboratório, aprendemos como usar Matplotlib para criar visualizações em Python. Começamos importando Matplotlib e criando um gráfico simples. Em seguida, personalizamos nosso gráfico, alterando a cor e adicionando um título e rótulos de eixo. Também aprendemos como criar múltiplos gráficos na mesma figura e como salvar nossos gráficos em um arquivo.