Técnicas de Visualização com Matplotlib para Análise de Dados

Introdução

Neste laboratório, você aprenderá como usar a biblioteca Matplotlib para criar vários gráficos. Matplotlib é uma biblioteca Python usada para visualizar dados. Ela é construída sobre as bibliotecas NumPy e SciPy e permite que você crie uma ampla gama de visualizações, como gráficos de linhas, gráficos de dispersão (scatter plots) e gráficos de barras.

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

Antes de começarmos a criar gráficos, precisamos importar as bibliotecas Matplotlib e Numpy. Podemos fazer isso executando o seguinte código:

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

Criar um Gráfico de Linha Simples

Nesta etapa, criaremos um gráfico de linha simples usando Matplotlib. Começaremos gerando alguns dados para plotar usando a função linspace() do NumPy e a função cos(). Em seguida, usaremos a função plot() para criar o gráfico.

t = np.linspace(0.0, 1.0, 100)
s = np.cos(4 * np.pi * t) + 2

plt.plot(t, s)
plt.show()

Personalizar o Gráfico

Nesta etapa, personalizaremos o gráfico adicionando rótulos aos eixos x e y, e um título ao gráfico.

plt.plot(t, s)

plt.xlabel('time (s)')
plt.ylabel('Velocity (degrees/sec)')
plt.title('Cosine Wave')
plt.show()

Criar um Gráfico de Dispersão (Scatter Plot)

Nesta etapa, criaremos um gráfico de dispersão usando Matplotlib. Começaremos gerando alguns dados aleatórios para plotar usando a função random() do NumPy. Em seguida, usaremos a função scatter() para criar o gráfico.

x = np.random.randn(100)
y = np.random.randn(100)

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

Criar um Gráfico de Barras (Bar Chart)

Nesta etapa, criaremos um gráfico de barras usando Matplotlib. Começaremos gerando alguns dados para plotar usando a função random() do NumPy. Em seguida, usaremos a função bar() para criar o gráfico.

x = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E']
y = np.random.randint(1, 10, 5)

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

Resumo

Neste laboratório, você aprendeu os fundamentos de como usar Matplotlib para criar vários tipos de gráficos, como gráficos de linha (line plots), gráficos de dispersão (scatter plots) e gráficos de barras (bar charts). Você também aprendeu como personalizar os gráficos adicionando rótulos aos eixos x e y, e títulos ao gráfico. Com essas habilidades, você agora pode criar seus próprios gráficos para visualizar seus dados.