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Matplotlib — Como Usar essa Ferramenta de Visualização de Dados em Python?

Descubra o poder do Matplotlib para a visualização de dados em Python e aprenda sobre os principais tipos de gráficos da ferramenta.
Publicado em 15/08/2024

Atualizado em 20/09/2024
Matplotlib — Como Visualizar Dados em Python?

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

imagem02

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

imagem03

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

imagem04

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)

imagem05

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.

Leia também: O que é uma aplicação web? Entenda como funciona!

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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