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Visualização de dados em Python: Matplotlib

Publicado em 14/03/2018

Atualizado em 03/06/2024
Visualização de Dados

A visualização de dados é importante em qualquer área, com ela é possível compreender de uma forma mais representativa as informações e, partir dos dados gerados, pode-se tomar decisões. Existem inúmeras ferramentas para criar estas visualizações, mas iremos demonstrar alguns exemplos utilizando o Matplotlib.

O Matplotlib é uma biblioteca para a visualização de dados em Python. Ele apresenta uma API orientada a objetos que permite a criação de gráficos em 2D de uma forma simples e com poucos comandos. A ferramenta disponibiliza diversos tipos de gráficos, como em barra, em linha, em pizza, histogramas entre outras opções. A API foi projetada para ser compatível com o MATLAB que, apesar de ser referência na área de processamento numérico, não é opensource.

Nós vamos utilizar a distribuição Anaconda para facilitar a instalação de um ambiente Python completo. Ao usar essa distribuição, não é necessário instalar a biblioteca – ela já está incluída no pacote. Também é possível utilizar o Matplotlib de outras formas, como em scripts Python, através do IPython e entre outros, neste caso, segue o link para instalação manual do Matplotlib.

Visualização de dados com PyPlot

O PyPlot é um módulo do matplotlib para criação de gráficos. Para utilizá-lo é necessário fazer a importação:

import matplotlib.pyplot as plt

Gerando gráficos do tipo Plot

Após importar o módulo, já é possível criar gráficos de uma forma simples e com poucos comandos, conforme pode ser visto no exemplo abaixo:

# Criando um gráfico
plt.plot([1, 3, 5], [2, 5, 7])
plt.show()

imagem01

No próximo exemplo foram inseridos mais comandos para criar um gráfico mais completo e com mais informações:

# Definindo variáveis
x = [1, 3, 5]
y = [1, 2, 5]

# Criando um gráfico
plt.plot(x, y)

# Atribuindo um título ao gráfico
plt.title('Exemplo utilizando Plot')
plt.xlabel('Variavel 1')
plt.ylabel('Variavel 2')

# Atribuindo uma legenda
plt.plot(x, y, label = 'Uma legenda')
plt.legend()

# Exibindo o gráfico gerado
plt.show()

imagem02

Gráfico de Barras

# Definindo variáveis
  x = [2, 4, 6, 8, 10]
y = [6, 7, 8, 2, 4]
  
x2 = [1, 3, 5, 7, 9]
y2 = [7, 8, 2, 4, 2]

# Criando um gráfico
  plt.bar(x, y, label = 'Barrar1', color = 'r')
plt.bar(x2, y2, label = 'Barras2', color = 'y')
plt.legend()

plt.show()

imagem03

Pie Chart

# Definindo variáveis
fatias = [6, 4, 8]
atividades = ['X', 'Y', 'Z']
colunas = ['r', 'm', 'y']

# Criando um gráfico
plt.pie(fatias, labels = atividades, colors = colunas, startangle = 90, shadow = True, explode = (0.1, 0, 0))

plt.show()

imagem04

Scatterplot

# Definindo variáveis
x = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]
  y = [5, 2, 4, 5, 6, 8, 4, 8]

# Criando um gráfico	
  plt.scatter(x, y, label = 'Pontos', color = 'b', marker = '*', s = 100)
  plt.legend()
  
plt.show()

imagem05

Conforme os exemplos exibidos, podemos perceber que o Matplotlib disponibiliza diversas funções para a personalização dos gráficos, possibilitando a criação e facilitando a visualização de dados de uma forma simples, mas que também pode ser mais completo quando necessário.

Existem outras maneiras de criar gráficos com esta e outras bibliotecas do Python. Com opções mais complexas e com outros módulos é possível criar gráficos em 3D e até mesmo mapas.

Espero que tenham curtido o material. Não esqueçam de deixar comentários me contando o que acharam e se tem alguma dúvida.
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Stefani

Stefani Lima

Formada em Análise e Desenvolvimento de Sistemas pela Faculdade de Tecnologia SENAI Porto Alegre.

Stefani

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