Introdução
Neste tutorial, aprenderemos como usar o Matplotlib para criar gráficos e visualizações em Python. Matplotlib é uma biblioteca poderosa para criar visualizações estáticas, animadas e interativas em Python. Pode ser usado para criar uma ampla variedade de gráficos, incluindo gráficos de linhas, gráficos de dispersão (scatter plots), gráficos de barras e muito mais.
Dicas para a VM
Após a inicialização da VM, clique no canto superior esquerdo para mudar para a aba Notebook para 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.
Instalando o Matplotlib
Antes de podermos usar o Matplotlib, precisamos instalá-lo. Podemos fazer isso usando o pip, que é um gerenciador de pacotes para Python. Abra o prompt de comando e execute o seguinte comando para instalar o Matplotlib:
pip install matplotlib
Importando o Matplotlib
Depois de instalarmos o Matplotlib, podemos importá-lo para o nosso programa Python usando o seguinte comando:
import matplotlib.pyplot as plt
Criando um Gráfico Simples
Agora que importamos o Matplotlib, podemos usá-lo para criar um gráfico simples. Neste exemplo, criaremos um gráfico de linha que mostra a relação entre os valores de x e y.
import matplotlib.pyplot as plt
## x-axis values
x = [1, 2, 3, 4, 5]
## y-axis values
y = [2, 4, 6, 8, 10]
## plotting the line
plt.plot(x, y)
## setting the title
plt.title("Simple Line Plot")
## setting the x-axis label
plt.xlabel("X-axis")
## setting the y-axis label
plt.ylabel("Y-axis")
## displaying the plot
plt.show()
Criando um Gráfico de Dispersão
Também podemos usar o Matplotlib para criar um gráfico de dispersão (scatter plot). Neste exemplo, criaremos um gráfico de dispersão que mostra a relação entre os valores de x e y.
import matplotlib.pyplot as plt
## x-axis values
x = [1, 2, 3, 4, 5]
## y-axis values
y = [2, 4, 6, 8, 10]
## plotting the points
plt.scatter(x, y)
## setting the title
plt.title("Simple Scatter Plot")
## setting the x-axis label
plt.xlabel("X-axis")
## setting the y-axis label
plt.ylabel("Y-axis")
## displaying the plot
plt.show()
Criando um Gráfico de Barras
Também podemos usar o Matplotlib para criar um gráfico de barras (bar plot). Neste exemplo, criaremos um gráfico de barras que mostra o número de maçãs, bananas e laranjas vendidas.
import matplotlib.pyplot as plt
## data to plot
apples = 10
bananas = 15
oranges = 5
## creating the bar plot
plt.bar(["Apples", "Bananas", "Oranges"], [apples, bananas, oranges])
## setting the title
plt.title("Simple Bar Plot")
## setting the x-axis label
plt.xlabel("Fruits")
## setting the y-axis label
plt.ylabel("Quantity")
## displaying the plot
plt.show()
Criando um Gráfico de Pizza
Também podemos usar o Matplotlib para criar um gráfico de pizza (pie chart). Neste exemplo, criaremos um gráfico de pizza que mostra a porcentagem de pessoas que preferem diferentes tipos de pizza.
import matplotlib.pyplot as plt
## data to plot
sizes = [30, 40, 10, 20]
labels = ["Pepperoni", "Mushroom", "Onion", "Sausage"]
## creating the pie chart
plt.pie(sizes, labels=labels, autopct='%1.1f%%')
## setting the title
plt.title("Simple Pie Chart")
## displaying the plot
plt.show()
Resumo
Neste tutorial, aprendemos como usar o Matplotlib para criar gráficos e visualizações em Python. Cobrimos os fundamentos da criação de gráficos de linha (line plots), gráficos de dispersão (scatter plots), gráficos de barras (bar plots) e gráficos de pizza (pie charts). Também aprendemos como definir o título, os rótulos dos eixos e outras propriedades de nossos gráficos. Com o Matplotlib, podemos criar visualizações com aparência profissional que nos ajudam a entender nossos dados e comunicar nossas descobertas a outras pessoas.