Visualização com Matplotlib | Visualização de Dados em Python

Introdução

Neste laboratório, você aprenderá como usar o Matplotlib, uma biblioteca Python para criar visualizações, para criar uma figura e anotar sua anatomia. Você aprenderá como criar uma figura, plotar dados, definir limites de eixos, adicionar rótulos e títulos, e anotar a figura com texto e marcadores.

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.

Importar bibliotecas e configurar dados

Primeiramente, precisamos importar as bibliotecas necessárias e configurar alguns dados para plotar. Neste exemplo, plotaremos três ondas senoidais com algum ruído aleatório adicionado a elas.

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

## Set up data
np.random.seed(19680801)

X = np.linspace(0.5, 3.5, 100)
Y1 = 3+np.cos(X)
Y2 = 1+np.cos(1+X/0.75)/2
Y3 = np.random.uniform(Y1, Y2, len(X))

Criar a figura e configurar os eixos

Em seguida, criaremos uma figura e configuraremos os eixos. Usaremos o método add_axes() para criar um novo conjunto de eixos dentro da figura. Também definiremos limites para os eixos x e y e adicionaremos linhas de grade.

## Create figure and axes
fig = plt.figure(figsize=(7.5, 7.5))
ax = fig.add_axes([0.2, 0.17, 0.68, 0.7], aspect=1)

## Set limits and gridlines
ax.set_xlim(0, 4)
ax.set_ylim(0, 4)
ax.grid(linestyle="--", linewidth=0.5, color='.25', zorder=-10)

Plotar os dados

Agora plotaremos nossos dados nos eixos que acabamos de criar. Usaremos o método plot() para plotar as três ondas senoidais com cores e espessuras de linha diferentes.

## Plot data
ax.plot(X, Y1, c='C0', lw=2.5, label="Blue signal", zorder=10)
ax.plot(X, Y2, c='C1', lw=2.5, label="Orange signal")
ax.plot(X[::3], Y3[::3], linewidth=0, markersize=9,
        marker='s', markerfacecolor='none', markeredgecolor='C4',
        markeredgewidth=2.5)

Adicionar rótulos e título

Agora adicionaremos rótulos aos eixos x e y, e um título à figura usando os métodos set_xlabel(), set_ylabel() e set_title().

## Add labels and title
ax.set_xlabel("x Axis label", fontsize=14)
ax.set_ylabel("y Axis label", fontsize=14)
ax.set_title("Anatomy of a figure", fontsize=20, verticalalignment='bottom')

Adicionar legenda

Adicionaremos uma legenda à figura usando o método legend(). Também especificaremos a localização e o tamanho da fonte da legenda.

## Add legend
ax.legend(loc="upper right", fontsize=14)

Anotar a figura

Finalmente, anotaremos a figura para mostrar os nomes de vários elementos do Matplotlib usando os métodos text() e Circle(). Também usaremos o método withStroke() para adicionar um contorno branco ao texto e aos marcadores para melhor visibilidade.

## Annotate the figure
from matplotlib.patches import Circle
from matplotlib.patheffects import withStroke

royal_blue = [0, 20/256, 82/256]

def annotate(x, y, text, code):
    ## Circle marker
    c = Circle((x, y), radius=0.15, clip_on=False, zorder=10, linewidth=2.5,
               edgecolor=royal_blue + [0.6], facecolor='none',
               path_effects=[withStroke(linewidth=7, foreground='white')])
    ax.add_artist(c)

    ## use path_effects as a background for the texts
    ## draw the path_effects and the colored text separately so that the
    ## path_effects cannot clip other texts
    for path_effects in [[withStroke(linewidth=7, foreground='white')], []]:
        color = 'white' if path_effects else royal_blue
        ax.text(x, y-0.2, text, zorder=100,
                ha='center', va='top', weight='bold', color=color,
                style='italic', fontfamily='Courier New',
                path_effects=path_effects)

        color = 'white' if path_effects else 'black'
        ax.text(x, y-0.33, code, zorder=100,
                ha='center', va='top', weight='normal', color=color,
                fontfamily='monospace', fontsize='medium',
                path_effects=path_effects)

annotate(3.5, -0.13, "Minor tick label", "ax.xaxis.set_minor_formatter")
annotate(-0.03, 1.0, "Major tick", "ax.yaxis.set_major_locator")
annotate(0.00, 3.75, "Minor tick", "ax.yaxis.set_minor_locator")
annotate(-0.15, 3.00, "Major tick label", "ax.yaxis.set_major_formatter")
annotate(1.68, -0.39, "xlabel", "ax.set_xlabel")
annotate(-0.38, 1.67, "ylabel", "ax.set_ylabel")
annotate(1.52, 4.15, "Title", "ax.set_title")
annotate(1.75, 2.80, "Line", "ax.plot")
annotate(2.25, 1.54, "Markers", "ax.scatter")
annotate(3.00, 3.00, "Grid", "ax.grid")
annotate(3.60, 3.58, "Legend", "ax.legend")
annotate(2.5, 0.55, "Axes", "fig.subplots")
annotate(4, 4.5, "Figure", "plt.figure")
annotate(0.65, 0.01, "x Axis", "ax.xaxis")
annotate(0, 0.36, "y Axis", "ax.yaxis")
annotate(4.0, 0.7, "Spine", "ax.spines")

Resumo

Neste laboratório, você aprendeu como usar o Matplotlib para criar uma figura e anotar sua anatomia. Você aprendeu como criar uma figura, plotar dados, definir limites de eixos, adicionar rótulos e títulos, e anotar a figura com texto e marcadores. Seguindo os passos deste laboratório, você agora deve ter uma boa compreensão de como usar o Matplotlib para criar e anotar figuras em Python.

Fundamentos de Visualização com Matplotlib