[DATA SCIENCE] DAY: 014 - Formatando e visualizando gráficos

👨‍💼 Bom dia, boa tarde e boa noite pessoal, tudo bem?

🌵 Hoje iremos aprender como formatar gráficos.

📝 Obs: Irei utilizar o jupyter notebook, mas fique a vontade para escolher outro ambiente de sua preferência. Uma sugestão caso não conheça nenhum, tem o colab do google.

1 - Primeiro, podemos usar a notação as para abreviar o nome das bibliotecas que vamos importar e facilitar a escrita de código:

💻

import pandas as pd

from matplotlib import pyplot as plt
from matplotlib import rcParams

import seaborn as sns

📝 Obs:

• A primeira linha import pandas as pd importa a biblioteca pandas para utilizar suas funções para manipular e analisar dados.
• A segunda linha from matplotlib import pyplot as plt importa o módulo pyplot da biblioteca matplotlib para criar gráficos.
• A terceira linha from matplotlib import rcParams importa as configurações de parâmetros padrão da biblioteca matplotlib.
• A quarta linha import seaborn as sns importa a biblioteca seaborn que fornece uma interface mais fácil para criar gráficos estatísticos atraentes e informativos, e também estende as funcionalidades de matplotlib.

Essas linhas de código preparam as bibliotecas necessárias para serem utilizadas na visualização de dados.

2 - Agora vamos ajustar as configurações de visualização para se adequar ao ambiente do Jupyter Notebook e estabelecer um estilo de gráfico padrão para ser usado ao longo do código:

💻

%matplotlib inline
rcParams['figure.figsize'] = 5, 4
sns.set_style('whitegrid')

📝 Obs:

• %matplotlib inline: Essa linha de código é usada para exibir gráficos dentro do notebook Jupyter. Isso significa que, em vez de abrir uma nova janela para exibir o gráfico, ele será exibido diretamente no notebook.

• rcParams['figure.figsize'] = 5, 4: Essa linha de código define o tamanho da figura como 5x4. Isso significa que a largura será de 5 unidades e a altura será de 4 unidades.

• sns.set_style('whitegrid'): Essa linha de código é parte do seaborn, uma biblioteca de visualização de dados baseada em Matplotlib. Ele define o estilo de grade como branco. Isso adiciona linhas brancas às suas visualizações de dados, o que pode ajudar a tornar os gráficos mais legíveis e fáceis de interpretar.

3 - Com as configurações já feitas, iremos gerar um gráfico de barras simples utilizando o Matplotlib.

💻

x = range(1, 10)
y = [1, 2, 3, 4, 0.5, 4, 3, 2, 1]

plt.bar(x, y)

📝 **Obs: **

• x = range(1, 10): Essa linha de código está criando uma variável chamada "x" e atribuindo a ela uma lista de números inteiros de 1 a 9. Essa lista representa os valores do eixo x no gráfico.

• y = [1, 2, 3, 4, 0.5, 4, 3, 2, 1]: Essa linha de código está criando uma variável chamada y e atribuindo a ela uma lista de números inteiros. Essa lista representa os valores do eixo y no gráfico.

• plt.bar(x, y): Essa linha de código está usando a função bar do Matplotlib para criar um gráfico de barras. A função bar recebe dois argumentos, x e y, que são as listas criadas nas linhas anteriores. Essa código que geramos irá plotar um gráfico de barras com as listas x e y.

Gráfico gerado:

4 - Agora, vamos criar um gráfico de barras com as mesmas informações do gráfico acima, mas iremos colorir de laranja salmão e alinha-las no centro.

💻

cor = ['salmon']
plt.bar(x, y, color=cor, align='center')

📝 **Obs: **

• Esse código usa a biblioteca "matplotlib" para criar um gráfico de barras. O gráfico mostra as informações contidas nas variáveis x e y.
• As barras do gráfico são coloridas de acordo com a cor especificada na variável cor, que contém a string salmon.
• O parâmetro align é usado para alinhar as barras no centro do gráfico.

Gráfico gerado:

5 - Podemos também customizar o estilo das linhas. Iremos criar mais duas variáveis, x1 e y1 para compararmos e entendermos a diferença entre o gráfico das variáveis já criadas, x e y:

💻

x1 = range(0,10)
y1 = [10, 9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1]

plt.plot(x, y)
plt.plot(x1,y1)

📝 Obs:

• _Criação de lista de números: A linha x1 = range(0,10) usa a função "range" para criar uma lista de números inteiros de 0 a 9 e atribui essa lista à variável "x1".

• Definição de valores para o eixo y: A linha y1 = [10, 9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1] define uma lista de valores para o eixo y.

• Criação do primeiro gráfico: A linha plt.plot(x, y) usa a função plt.plot para criar o primeiro gráfico de linhas com as informações contidas nas variáveis x e y.

• Criação do segundo gráfico: A linha plt.plot(x1,y1) usa a função plt.plot para criar o segundo gráfico de linhas com as informações contidas nas variáveis x1 e y1.

Gráfico gerado:

6 - Iremos criar dois gráficos de linhas, o primeiro gráfico irá mostrar as informações contidas nas variáveis "x" e "y" e o segundo gráfico irá mostrar as informações contidas nas variáveis "x1" e "y1", ambos com as linhas customizadas:

💻

plt.plot(x, y, ls='steps', lw=5)
plt.plot(x1, y1, ls='--', lw=10)

📝 Obs:

• Criação do primeiro gráfico: A linha plt.plot(x, y, ls='steps', lw=5) usa a função "plt.plot" para criar o primeiro gráfico de linhas com as informações contidas nas variáveis x e y.

• Estilo da linha do primeiro gráfico: O parâmetro ls é usado para definir o estilo da linha do primeiro gráfico, no caso, "steps" que é uma representação discreta dos dados.

• Espessura da linha do primeiro gráfico: O parâmetro lw é usado para definir a espessura da linha do primeiro gráfico, no caso, 5.

• Criação do segundo gráfico: A linha plt.plot(x1, y1, ls='--', lw=10) usa a função "plt.plot" para criar o segundo gráfico de linhas com as informações contidas nas variáveis x1 e y1.

• Estilo da linha do segundo gráfico: O parâmetro ls é usado para definir o estilo da linha do segundo gráfico, no caso, -- que é uma linha tracejada.

• Espessura da linha do segundo gráfico: O parâmetro lw é usado para definir a espessura da linha do segundo gráfico, no caso, 10.

Gráfico gerado:

7 - Por último, irei mostrar que também é possível colocar marcadores em nossos gráficos gerados:

💻

plt.plot(x, y, marker='1', mew=20)
plt.plot(x1, y1, marker='+', mew=15)
plt.show()

📝 Obs:

• Criação do primeiro gráfico: A linha plt.plot(x, y, marker='1', mew=20) usa a função plt.plot para criar o primeiro gráfico de linhas com as informações contidas nas variáveis x e y.

• Marcação dos pontos do primeiro gráfico: O parâmetro marker é usado para definir o tipo de marcação dos pontos no gráfico, no caso, 1 que é um número 1

• Espessura da borda da marcação do primeiro gráfico: O parâmetro mew é usado para definir a espessura da borda da marcação dos pontos no primeiro gráfico, no caso, 20.

• Criação do segundo gráfico: A linha plt.plot(x1, y1, marker='+', mew=15) usa a função plt.plot para criar o segundo gráfico de linhas com as informações contidas nas variáveis x1 e y1.

• Marcação dos pontos do segundo gráfico: O parâmetro marker é usado para definir o tipo de marcação dos pontos no gráfico, no caso, + que é um sinal de mais +

• Espessura da borda da marcação do segundo gráfico: O parâmetro mew é usado para definir a espessura da borda da marcação dos pontos no segundo gráfico, no caso, 15.

• Exibição do gráfico: A linha plt.show() é usada para exibir o gráfico criado.

Gráfico gerado

🌊 Espero que tenham gostado do conteúdo, amanhã iremos aprender como criar legendas e anotações!

🚀 Vejo vocês amanhã, tenham um ótimo final de semana!