Introdução
Matplotlib é uma popular biblioteca de visualização de dados em Python. Ela oferece uma interface fácil de usar para criar uma ampla gama de visualizações, desde gráficos de linhas simples até mapas de calor complexos. Neste laboratório, vamos abordar os fundamentos do Matplotlib e criar um gráfico de linhas simples usando a folha de estilo "fivethirtyeight".
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 as Bibliotecas Matplotlib e NumPy
O primeiro passo é importar as bibliotecas Matplotlib e NumPy. NumPy é um pacote fundamental para computação científica em Python que fornece arrays (vetores/matrizes) e funções de álgebra linear poderosas.
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
Definir o Estilo para "fivethirtyeight"
A folha de estilo "fivethirtyeight" replica os estilos do popular site de notícias baseado em dados FiveThirtyEight.com. Usaremos esta folha de estilo para nossa visualização.
plt.style.use('fivethirtyeight')
Criar Dados para o Gráfico de Linha
Nesta etapa, criaremos dados para nosso gráfico de linha. Usaremos a função linspace do NumPy para criar um array (vetor/matriz) de valores espaçados uniformemente entre 0 e 10. Também geraremos algum ruído aleatório usando a função random.randn do NumPy.
x = np.linspace(0, 10)
np.random.seed(19680801)
noise = np.random.randn(50)
Criar um Objeto Figura e Eixos
Em seguida, criaremos um objeto figura e eixos usando a função subplots do Matplotlib. O objeto figura representa toda a figura e o objeto eixos representa um único gráfico dentro da figura.
fig, ax = plt.subplots()
Plotar os Dados
Nesta etapa, plotaremos os dados no objeto eixos usando a função plot do Matplotlib. Plotaremos seis linhas diferentes com diferentes inclinações (declives) e ruído aleatório.
ax.plot(x, np.sin(x) + x + noise)
ax.plot(x, np.sin(x) + 0.5 * x + noise)
ax.plot(x, np.sin(x) + 2 * x + noise)
ax.plot(x, np.sin(x) - 0.5 * x + noise)
ax.plot(x, np.sin(x) - 2 * x + noise)
ax.plot(x, np.sin(x) + noise)
Definir o Título e os Rótulos
Nesta etapa, definiremos o título e os rótulos para o gráfico usando os métodos set_title, set_xlabel e set_ylabel do objeto eixos.
ax.set_title("'fivethirtyeight' style sheet")
ax.set_xlabel("x")
ax.set_ylabel("y")
Mostrar o Gráfico
Finalmente, exibiremos o gráfico usando a função show do Matplotlib.
plt.show()
Resumo
Neste laboratório, aprendemos como criar um gráfico de linha simples usando a folha de estilo "fivethirtyeight" no Matplotlib. Cobrimos os fundamentos da criação de um objeto figura e eixos, plotagem de dados e definição do título e rótulos para o gráfico. Com essas habilidades, você pode criar uma ampla gama de visualizações usando o Matplotlib.