Preâmbulo PGF Sgskip

Introdução

Neste laboratório, você aprenderá como usar a biblioteca Matplotlib do Python para criar gráficos e diagramas. Matplotlib é uma biblioteca poderosa que permite criar uma ampla gama de visualizações, desde gráficos de linhas simples até mapas de calor complexos. Ao final deste laboratório, você terá uma boa compreensão de como usar Matplotlib para criar visualizações básicas.

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.

Instalar Matplotlib

Antes de começarmos a usar Matplotlib, precisamos instalá-lo. Você pode instalar Matplotlib usando pip, que é um gerenciador de pacotes para Python. Abra seu terminal ou prompt de comando e digite o seguinte comando:

pip install matplotlib

Importar Matplotlib

Depois de instalar Matplotlib, você pode importá-lo em seu código Python. Para importar Matplotlib, adicione a seguinte linha no topo do seu script Python:

import matplotlib.pyplot as plt

Criar um Gráfico de Linha Simples

Vamos começar criando um gráfico de linha simples. Neste exemplo, vamos plotar as funções seno e cosseno no intervalo [0, 2π].

import numpy as np

x = np.linspace(0, 2*np.pi, 100)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)

plt.plot(x, y1, label='sin')
plt.plot(x, y2, label='cos')
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')
plt.title('Sine and Cosine Functions')
plt.legend()
plt.show()

Personalizar o Gráfico

Você pode personalizar o gráfico alterando as cores, estilos de linha e marcadores. Aqui está um exemplo:

plt.plot(x, y1, 'r--', label='sin')
plt.plot(x, y2, 'g:', label='cos')
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')
plt.title('Sine and Cosine Functions')
plt.legend()
plt.show()

Criar um Gráfico de Dispersão (Scatter Plot)

Além dos gráficos de linha, o Matplotlib também pode criar gráficos de dispersão. Aqui está um exemplo:

x = np.random.rand(50)
y = np.random.rand(50)
colors = np.random.rand(50)
sizes = 500 * np.random.rand(50)

plt.scatter(x, y, c=colors, s=sizes)
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')
plt.title('Scatter Plot')
plt.show()

Criar um Gráfico de Barras (Bar Plot)

O Matplotlib também pode criar gráficos de barras. Aqui está um exemplo:

x = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E']
y = [3, 7, 1, 9, 4]

plt.bar(x, y)
plt.xlabel('Category')
plt.ylabel('Value')
plt.title('Bar Plot')
plt.show()

Resumo

Neste laboratório, você aprendeu como usar o Matplotlib para criar visualizações básicas, incluindo gráficos de linha, gráficos de dispersão (scatter plots) e gráficos de barras (bar plots). Você também aprendeu como personalizar os gráficos, alterando cores, estilos de linha e marcadores. Matplotlib é uma biblioteca poderosa que permite criar uma ampla gama de visualizações e, com a prática, você pode criar visualizações ainda mais complexas.