matplotlib
DataRenderização de gráfico
Visão geral matplotlib
Matplotlibé a biblioteca de plotagem mais usada em Python. Ele permite criar gráficos 2D com qualidade de publicação – gráficos de barras, gráficos de linhas, gráficos de dispersão, histogramas, gráficos de pizza e muito mais – com apenas algumas linhas de código.Matplotlibintegra-se perfeitamente comNumPyePandas, tornando-o a camada de visualização padrão para quase todos os fluxos de trabalho de ciência de dados.
PyRunrenderiza gráficosMatplotlibdiretamente no navegador dentro de uma guia GRAPHS dedicada. Quando seu código chama plt.show(),PyRunintercepta a figura e a exibe como um SVG nítido ao lado da saída do terminal. Não há necessidade de um notebook Jupyter ou de um servidor de exibição local – basta escrever seu código de plotagem e executá-lo.
Saída de código e execução
Renderiza um gráfico na guia GRAPHS.
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
langs = ['Python', 'JavaScript', 'TypeScript', 'Rust', 'Go']
scores = [95, 88, 82, 78, 75]
colors = ['#0D9488', '#F59E0B', '#3B82F6', '#EF4444', '#8B5CF6']
fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 5))
bars = ax.bar(langs, scores, color=colors, edgecolor='none', width=0.6)
ax.set_title('Language Popularity Index 2025', fontsize=14, fontweight='bold', pad=15)
ax.set_ylabel('Score', fontsize=11)
ax.set_ylim(60, 100)
ax.spines[['top', 'right']].set_visible(False)
for bar, score in zip(bars, scores):
ax.text(bar.get_x() + bar.get_width()/2, bar.get_height() + 0.5,
str(score), ha='center', va='bottom', fontweight='bold')
plt.tight_layout()
plt.show()Pacotes Relacionados
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