Como Desenhar Gráficos com Python e Utilizá-los com o Matplotlib
Está interessado em aprender como criar gráficos usando o Python Kurakata? Neste artigo, vamos explorar como desenhar gráficos com Python e utilizá-los com o Matplotlib. No final deste artigo, você será capaz de criar rapidamente gráficos usando o Python Kurakata. Então, vamos começar!
Tabela de Conteúdos
1. Introdução
2. Terminologia do Matplotlib
3. Desenhar um Gráfico
4. Sobrepor Gráficos
5. Diagrama de Dispersão
6. Histograma
7. Organizar Múltiplos Gráficos
8. Salvar o Gráfico como uma Imagem
9. Conclusão
Introdução
Python é uma linguagem de programação popular amplamente utilizada para análise e visualização de dados. Uma das bibliotecas mais populares para visualização de dados em Python é o Matplotlib. O Matplotlib é uma biblioteca poderosa que permite criar uma ampla variedade de gráficos e diagramas.
Neste artigo, vamos explorar como desenhar gráficos com Python e utilizá-los com o Matplotlib. Vamos abordar os conceitos básicos da terminologia do Matplotlib, como desenhar um gráfico, como sobrepor gráficos, como criar um diagrama de dispersão, como criar um histograma, como organizar múltiplos gráficos e como salvar o gráfico como uma imagem.
Terminologia do Matplotlib
Antes de começarmos a desenhar gráficos, vamos primeiro entender a terminologia do Matplotlib. O Matplotlib possui vários componentes que são usados para criar um gráfico. Esses componentes incluem:
- Figura: A janela ou página geral em que tudo é desenhado.
- Eixos: A área na Figura onde os dados são plotados.
- Eixo: O eixo x e y do gráfico.
- Título: O título do gráfico.
- Legenda: As etiquetas que descrevem as séries de dados.
- Grade: As linhas que ajudam a ler os valores dos dados.
- Marcador: O símbolo usado para marcar os pontos de dados.
Desenhar um Gráfico
Para desenhar um gráfico, primeiro precisamos criar um objeto Figura e Eixos. Podemos fazer isso usando o método `subplots()` do módulo `matplotlib.pyplot`. Depois de criarmos os objetos Figura e Eixos, podemos usar o método `plot()` para plotar os dados.
```python
import matplotlib.pyplot as plt
Criar um objeto Figura e Eixos
fig, ax = plt.subplots()
Plotar os dados
ax.plot(x_data, y_data)
Mostrar o gráfico
plt.show()
```
No código acima, `x_data` e `y_data` são os pontos de dados que queremos plotar. Podemos personalizar o gráfico adicionando um título, rótulos para os eixos x e y e uma legenda.
```python
Adicionar um título
ax.set_title("Título do Gráfico")
Adicionar rótulos para os eixos x e y
ax.set_xlabel("Rótulo do Eixo X")
ax.set_ylabel("Rótulo do Eixo Y")
Adicionar uma legenda
ax.legend(["Série de Dados 1", "Série de Dados 2"])
```
Sobrepor Gráficos
Podemos sobrepor vários gráficos no mesmo objeto Eixos chamando o método `plot()` várias vezes. Podemos personalizar cada gráfico especificando a cor, marcador e estilo de linha.
```python
Sobrepor vários gráficos
ax.plot(x_data1, y_data1, color="red", marker="o", linestyle="--")
ax.plot(x_data2, y_data2, color="blue", marker="s", linestyle="-")
```
Diagrama de Dispersão
Um diagrama de dispersão é usado para mostrar a relação entre duas variáveis. Podemos criar um diagrama de dispersão usando o método `scatter()` do objeto Eixos.
```python
Criar um diagrama de dispersão
ax.scatter(x_data, y_data)
```
Histograma
Um histograma é usado para mostrar a distribuição de um conjunto de dados. Podemos criar um histograma usando o método `hist()` do objeto Eixos.
```python
Criar um histograma
ax.hist(data, bins=10)
```
Organizar Múltiplos Gráficos
Podemos organizar vários gráficos no mesmo objeto Figura usando o método `subplot()`. O método `subplot()` recebe três argumentos: o número de linhas, o número de colunas e o índice do gráfico atual.
```python
Organizar vários gráficos
fig, axs = plt.subplots(nrows=2, ncols=2)
axs[0, 0].plot(x_data1, y_data1)
axs[0, 1].scatter(x_data2, y_data2)
axs[1, 0].hist(data1, bins=10)
axs[1, 1].hist(data2, bins=10)
```
Salvar o Gráfico como uma Imagem
Podemos salvar o gráfico como uma imagem usando o método `savefig()` do objeto Figura.
```python
Salvar o gráfico como uma imagem
fig.savefig("graph.png")
```
Conclusão
Neste artigo, exploramos como desenhar gráficos com Python e utilizá-los com o Matplotlib. Cobrimos os conceitos básicos da terminologia do Matplotlib, como desenhar um gráfico, como sobrepor gráficos, como criar um diagrama de dispersão, como criar um histograma, como organizar múltiplos gráficos e como salvar o gráfico como uma imagem. Com esse conhecimento, você pode criar uma ampla variedade de gráficos e diagramas para visualizar seus dados.
