Matplotlib Python | Tutoriais de Visualização de Dados

Introdução

Matplotlib é uma biblioteca popular de visualização de dados em Python. Este laboratório irá guiá-lo através do processo de criação de caixas sofisticadas com diferentes propriedades visuais.

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.

Importar bibliotecas e obter estilos de caixa

Nesta etapa, importaremos as bibliotecas necessárias e obteremos os estilos de caixa que usaremos para a plotagem.

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.patches as mpatch
from matplotlib.patches import FancyBboxPatch
import matplotlib.transforms as mtransforms
import inspect

styles = mpatch.BoxStyle.get_styles()

Plotar caixas de amostra com fancybox

Nesta etapa, plotaremos caixas de amostra com fancybox usando os estilos de caixa que obtivemos na etapa 1.

ncol = 2
nrow = (len(styles) + 1) // ncol
axs = (plt.figure(figsize=(3 * ncol, 1 + nrow))
       .add_gridspec(1 + nrow, ncol, wspace=.5).subplots())

for ax in axs.flat:
    ax.set_axis_off()

for ax in axs[0, :]:
    ax.text(.2, .5, "boxstyle",
            transform=ax.transAxes, size="large", color="tab:blue",
            horizontalalignment="right", verticalalignment="center")
    ax.text(.4, .5, "default parameters",
            transform=ax.transAxes,
            horizontalalignment="left", verticalalignment="center")

for ax, (stylename, stylecls) in zip(axs[1:, :].T.flat, styles.items()):
    ax.text(.2, .5, stylename, bbox=dict(boxstyle=stylename, fc="w", ec="k"),
            transform=ax.transAxes, size="large", color="tab:blue",
            horizontalalignment="right", verticalalignment="center")
    ax.text(.4, .5, str(inspect.signature(stylecls))[1:-1].replace(", ", "\n"),
            transform=ax.transAxes,
            horizontalalignment="left", verticalalignment="center")

Mostrar múltiplas caixas fancybox de uma vez

Nesta etapa, mostraremos múltiplas caixas fancybox de uma vez com diferentes propriedades visuais.

def add_fancy_patch_around(ax, bb, **kwargs):
    fancy = FancyBboxPatch(bb.p0, bb.width, bb.height,
                           fc=(1, 0.8, 1, 0.5), ec=(1, 0.5, 1, 0.5),
                           **kwargs)
    ax.add_patch(fancy)
    return fancy


def draw_control_points_for_patches(ax):
    for patch in ax.patches:
        patch.axes.plot(*patch.get_path().vertices.T, ".",
                        c=patch.get_edgecolor())


fig, axs = plt.subplots(2, 2, figsize=(8, 8))

bb = mtransforms.Bbox([[0.3, 0.4], [0.7, 0.6]])

ax = axs[0, 0]
fancy = add_fancy_patch_around(ax, bb, boxstyle="round,pad=0.1")
ax.set(xlim=(0, 1), ylim=(0, 1), aspect=1,
       title='boxstyle="round,pad=0.1"')

ax = axs[0, 1]
fancy = add_fancy_patch_around(ax, bb, boxstyle="round,pad=0.1")
fancy.set_boxstyle("round,pad=0.1,rounding_size=0.2")
ax.set(xlim=(0, 1), ylim=(0, 1), aspect=1,
       title='boxstyle="round,pad=0.1,rounding_size=0.2"')

ax = axs[1, 0]
fancy = add_fancy_patch_around(
    ax, bb, boxstyle="round,pad=0.1", mutation_scale=2)
ax.set(xlim=(0, 1), ylim=(0, 1), aspect=1,
       title='boxstyle="round,pad=0.1"\n mutation_scale=2')

ax = axs[1, 1]
fancy = add_fancy_patch_around(ax, bb, boxstyle="round,pad=0.2")
fancy.set(facecolor="none", edgecolor="green")
fancy = add_fancy_patch_around(
    ax, bb, boxstyle="round,pad=0.3", mutation_aspect=0.5)
ax.set(xlim=(-.5, 1.5), ylim=(0, 1), aspect=2,
       title='boxstyle="round,pad=0.3"\nmutation_aspect=.5')

for ax in axs.flat:
    draw_control_points_for_patches(ax)
    fancy = add_fancy_patch_around(ax, bb, boxstyle="square,pad=0")
    fancy.set(edgecolor="black", facecolor="none", zorder=10)

fig.tight_layout()

plt.show()

Conclusão

Neste laboratório, aprendemos como criar caixas fancy com diferentes propriedades visuais usando Matplotlib.

Resumo

Matplotlib é uma biblioteca popular de visualização de dados em Python. Podemos criar caixas fancy com diferentes propriedades visuais usando a classe FancyBboxPatch em Matplotlib. Ao modificar o boxstyle e seus atributos, podemos criar diferentes tipos de caixas fancy que se adequam às nossas necessidades.

Desenhando Caixas Fancy com Matplotlib