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()
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()
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()
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()
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()
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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