A visualização de dados em Python tem se tornado cada vez mais essencial para análise e compreensão de informações em diversas áreas, desde negócios até ciência de dados. Ferramentas como o Matplotlib são extremamente populares, já que permitem a criação de gráficos ricos e informativos com poucos comandos.
Quer saber mais sobre o assunto? Então continue a leitura para conferir:
- o que é Matplotlib;
- como instalar e configurar o Matplotlib;
- quais são os tipos de gráficos Matplotlib;
- como personalizar os gráficos com Matplotlib.
O que é Matplotlib?
O Matplotlib é uma biblioteca de visualização de dados para programação Python, amplamente utilizada para a criação de gráficos em 2D. Sua popularidade se deve à simplicidade de uso e à sua ampla gama de funcionalidades, que permitem a criação de gráficos de linha, barras, pizza, histogramas, dispersão e muito mais.
Além disso, ele é extremamente flexível, possibilitando a personalização completa dos gráficos. A biblioteca também é bastante compatível com outras ferramentas e pacotes de Python, como NumPy e Pandas, o que facilita o uso de grandes conjuntos de dados.
Seu módulo PyPlot fornece uma interface de alto nível para a criação de gráficos de maneira rápida, fazendo com que seja uma das primeiras escolhas para quem está começando a explorar a visualização de dados em Python.
Como instalar e configurar o Matplotlib?
O Matplotlib pode ser facilmente instalado em qualquer ambiente Python. Para quem utiliza a distribuição Anaconda, a biblioteca já vem incluída, facilitando ainda mais o processo. Caso contrário, é possível instalá-lo manualmente com o seguinte comando:
pip install matplotlib
Depois de instalado, você pode importar o módulo PyPlot e começar a gerar gráficos com algumas poucas linhas de código. Um exemplo básico para criar um gráfico de linha seria:
import matplotlib.pyplot as plt
x = [1, 2, 3]
y = [2, 4, 6]
plt.plot(x, y)
plt.show()
Esse simples código gera um gráfico de linha que exibe os dados fornecidos. A partir daí, é possível adicionar mais personalizações, como rótulos, títulos, cores e muito mais.
Quais são os tipos de gráficos Matplotlib?
O Matplotlib suporta uma grande variedade de gráficos, cada um com seu propósito específico. Confira os principais tipos que podem ser utilizados para visualizar seus dados de forma clara e eficiente:
Gráficos de linha
Os gráficos de linha são uma das formas mais comuns de visualizar dados em séries temporais ou relações contínuas. No Matplotlib, é possível criá-los com o comando plt.plot(). Um exemplo de gráfico de linha seria:
x = [1, 2, 3, 4]
y = [1, 4, 9, 16]
plt.plot(x, y)
plt.title(“Gráfico de Linha”)
plt.xlabel(“Eixo X”)
plt.ylabel(“Eixo Y”)
plt.show()
Gráficos de barras
Para comparar diferentes categorias, os gráficos de barras são uma excelente escolha. Com o Matplotlib, você pode criar opções verticais e horizontais. Confira um exemplo:
x = [‘A’, ‘B’, ‘C’]
y = [3, 7, 2]
plt.bar(x, y, color=’blue’)
plt.title(“Gráfico de Barras”)
plt.show()
Gráficos de pizza
Os gráficos de pizza são usados para mostrar proporções em um conjunto de dados. No Matplotlib, o comando plt.pie() facilita a criação desse tipo de gráfico:
fatias = [35, 25, 40]
atividades = [‘Dormir’, ‘Trabalhar’, ‘Lazer’]
plt.pie(fatias, labels=atividades, autopct=’%1.1f%%’, startangle=90)
plt.title(“Gráfico de Pizza”)
plt.show()
Histogramas
Os histogramas são usados para mostrar a distribuição de um conjunto de dados. No Matplotlib, é possível criá-los com o comando plt.hist():
dados = [1, 2, 2, 3, 3, 3, 4, 4, 4, 4, 5]
plt.hist(dados, bins=5, color=’green’)
plt.title(“Histograma”)
plt.show()
Gráficos de dispersão (Scatterplot)
Os gráficos de dispersão são usados para mostrar a relação entre duas variáveis e podem ser criados com plt.scatter():
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [5, 2, 4, 6, 8]
plt.scatter(x, y, color=’red’)
plt.title(“Gráfico de Dispersão”)
plt.show()
Leia também: Gráficos 3D em Python: veja três exemplos de visualizações
Como personalizar os gráficos com Matplotlib?
Um dos grandes diferenciais do Matplotlib é a sua capacidade de personalização. É possível ajustar praticamente todos os aspectos visuais dos gráficos para torná-los mais informativos e visualmente agradáveis. Confira:
Títulos e rótulos
Adicionar títulos e rótulos aos eixos é essencial para que o gráfico seja compreendido. Use os comandos plt.title(), plt.xlabel() e plt.ylabel() para isso.
Legendas
Em gráficos com múltiplas linhas ou barras, as legendas ajudam a identificar cada conjunto de dados. Use plt.legend() para adicionar legendas.
Cores e estilos
O Matplotlib permite escolher cores, estilos de linha e marcadores. Por exemplo, color=’red’ ou marker=’o’ podem ser usados para modificar o estilo dos gráficos.
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Como vimos até aqui, a visualização de dados em Python é fundamental para transformar números e informações complexas em representações gráficas compreensíveis. Isso faz com que o Matplotlib seja uma ferramenta indispensável, permitindo criar gráficos variados com facilidade.
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