Dominando Histogramas em Degraus com Matplotlib

Introdução

Matplotlib é uma biblioteca de visualização de dados em Python. É amplamente utilizada para criar uma vasta gama de visualizações, como gráficos de linhas, gráficos de dispersão (scatter plots), gráficos de barras, histogramas e muito mais. Este tutorial irá focar na criação de histogramas em degraus (stepwise histograms) usando Matplotlib.

Dicas para a VM (Máquina Virtual)

Após a inicialização da VM ser concluída, 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 e módulos necessários

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

from matplotlib.patches import StepPatch

Preparar os dados

np.random.seed(0)
h, edges = np.histogram(np.random.normal(5, 3, 5000),
                        bins=np.linspace(0, 10, 20))

Criar um histograma de degraus simples

plt.stairs(h, edges, label='Simple histogram')
plt.legend()
plt.show()

Modificar a linha de base (baseline) do histograma de degraus

plt.stairs(h, edges + 5, baseline=50, label='Modified baseline')
plt.legend()
plt.show()

Criar um histograma de degraus sem arestas (edges)

plt.stairs(h, edges + 10, baseline=None, label='No edges')
plt.legend()
plt.show()

Criar um histograma preenchido

plt.stairs(np.arange(1, 6, 1), fill=True,
              label='Filled histogram\nw/ automatic edges')
plt.legend()
plt.show()

Criar um histograma tracejado (hatched)

plt.stairs(np.arange(1, 6, 1)*0.3, np.arange(2, 8, 1),
              orientation='horizontal', hatch='//',
              label='Hatched histogram\nw/ horizontal orientation')
plt.legend()
plt.show()

Criar um artista StepPatch

patch = StepPatch(values=[1, 2, 3, 2, 1],
                  edges=range(1, 7),
                  label=('Patch derived underlying object\n'
                         'with default edge/facecolor behaviour'))
plt.gca().add_patch(patch)
plt.xlim(0, 7)
plt.ylim(-1, 5)
plt.legend()
plt.show()

Criar histogramas empilhados (stacked)

A = [[0, 0, 0],
     [1, 2, 3],
     [2, 4, 6],
     [3, 6, 9]]

for i in range(len(A) - 1):
    plt.stairs(A[i+1], baseline=A[i], fill=True)
plt.show()

Comparar `.pyplot.step` e `.pyplot.stairs`

bins = np.arange(14)
centers = bins[:-1] + np.diff(bins) / 2
y = np.sin(centers / 2)

plt.step(bins[:-1], y, where='post', label='step(where="post")')
plt.plot(bins[:-1], y, 'o--', color='grey', alpha=0.3)

plt.stairs(y - 1, bins, baseline=None, label='stairs()')
plt.plot(centers, y - 1, 'o--', color='grey', alpha=0.3)
plt.plot(np.repeat(bins, 2), np.hstack([y[0], np.repeat(y, 2), y[-1]]) - 1,
         'o', color='red', alpha=0.2)

plt.legend()
plt.title('step() vs. stairs()')
plt.show()

Resumo

Este tutorial abordou os conceitos básicos da criação de histogramas em degraus (stepwise) usando Matplotlib. Aprendemos como criar histogramas de degraus simples, modificar a linha de base (baseline) dos histogramas, criar histogramas preenchidos e hachurados, e criar histogramas empilhados (stacked). Também comparamos as diferenças entre .pyplot.step e .pyplot.stairs.

Tutorial de Histogramas em Degraus com Matplotlib