Visualização de dados Python comMatplotlib
Aprenda plotagem de dados em Python. Crie gráficos de dispersão limpos, ajuste rótulos, legendas e estilos nativamente no navegador.
Visão geral
A visualização de dados é a representação gráfica de informações e dados. Ao usar elementos visuais como tabelas, gráficos e mapas, as ferramentas de visualização de dados fornecem uma maneira acessível de ver tendências, valores discrepantes e padrões.
Matplotlibé a biblioteca principal para plotagem em Python. Ele fornece uma API orientada a objetos que permite personalizar cada pixel de sua figura, desde as cores dos eixos até os estilos de fonte.
Neste exemplo, geramos curvas de crescimento sintéticas e as plotamos na mesma figura, mostrando como definir espessura de linha, marcadores, legendas e limites de eixo para um gráfico pronto para publicação.
Saída de código e execução
Um script usando matplotlib para renderizar um gráfico de comparação de funções matemáticas.
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# Generate points along the X axis
x = np.linspace(0, 10, 100)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)
# Create figure
fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 5))
# Plot lines
ax.plot(x, y1, label='Sine Wave', color='#0D9488', linewidth=2.5)
ax.plot(x, y2, label='Cosine Wave', color='#EF4444', linewidth=2, linestyle='--')
# Style axis and frame
ax.set_title('Trigonometric Waveforms', fontsize=14, fontweight='bold', pad=15)
ax.set_xlabel('X Axis (Radians)', fontsize=11)
ax.set_ylabel('Amplitude', fontsize=11)
ax.grid(True, linestyle=':', alpha=0.6)
ax.legend(loc='upper right', frameon=True)
ax.spines[['top', 'right']].set_visible(False)
plt.tight_layout()
plt.show()Rendered visualization in the Graphs tab...Implementação passo a passo
- Plotagem de pesquisa científica e resultados de telemetria
- Criando elementos de gráfico de painel para aplicativos web analíticos
- Análise exploratória de dados durante tarefas de aprendizado de máquina
Perguntas frequentes
Posso usar o Seaborn comPyRun?
Sim, seaborn é um wrapper construído sobre matplotlib. Se importado,PyRunredireciona seus gráficos para a mesma janela de visualização gráfica do navegador.
Como faço para salvar um gráfico matplotlib em um arquivo em Python?
Em vez de chamar `plt.show()`, você pode executar `plt.savefig('my_chart.png', dpi=300)` para gravar a imagem diretamente na área de trabalho do sistema de arquivos.