Neste capítulo, vamos explorar como analisar dados de forma visual utilizando a biblioteca Matplotlib. A visualização de dados é uma competência essencial que permite interpretar grandes volumes de informação de maneira clara e eficiente. Você aprenderá a criar gráficos básicos e a personalizá-los conforme as suas necessidades. Vamos começar instalando a biblioteca Matplotlib.

Instalação do Matplotlib

Para instalar o Matplotlib, abra o terminal ou prompt de comando e digite:

pip install matplotlib

Depois de instalada, podemos importar a biblioteca no nosso programa Python:

import matplotlib.pyplot as plt

Criando um gráfico de linhas

Vamos usar um exemplo simples para criar um gráfico de linhas. Imagine que queremos visualizar a variação da temperatura ao longo de uma semana.

import matplotlib.pyplot as plt

# Dados
dias = ['Seg', 'Ter', 'Qua', 'Qui', 'Sex', 'Sáb', 'Dom']
temperaturas = [22, 24, 21, 25, 26, 24, 23]

# Criar o gráfico de linha
plt.plot(dias, temperaturas)

# Adicionar título e rótulos aos eixos
plt.title('Variação da Temperatura ao Longo da Semana')
plt.xlabel('Dias da Semana')
plt.ylabel('Temperatura (°C)')

# Mostrar o gráfico
plt.show()

Neste exemplo, utilizamos plt.plot para criar o gráfico de linhas, passando os dias da semana no eixo X e as temperaturas no eixo Y. Adicionamos um título ao gráfico e rótulos aos eixos para clarificar a informação.

Adicionando estilos e múltiplas linhas

Podemos adicionar várias linhas ao mesmo gráfico e customizar os seus estilos. Vamos supor que temos a temperatura máxima e mínima de cada dia.

import matplotlib.pyplot as plt

# Dados
dias = ['Seg', 'Ter', 'Qua', 'Qui', 'Sex', 'Sáb', 'Dom']
temp_max = [30, 31, 30, 32, 33, 32, 31]
temp_min = [22, 21, 20, 23, 24, 24, 23]

# Criar as linhas
plt.plot(dias, temp_max, label='Máxima', color='red', linestyle='--')
plt.plot(dias, temp_min, label='Mínima', color='blue', linestyle='-')

# Adicionar título, rótulos e legenda
plt.title('Temperaturas Máximas e Mínimas ao Longo da Semana')
plt.xlabel('Dias da Semana')
plt.ylabel('Temperatura (°C)')
plt.legend()

# Mostrar o gráfico
plt.show()

Aqui, especificamos cores e estilos de linha diferentes para cada conjunto de dados. A função plt.legend adiciona uma legenda que identifica cada linha.

Criando gráficos de barras

Gráficos de barras são úteis para comparar valores entre diferentes categorias. Vamos criar um gráfico que mostra a quantidade de precipitação em milímetros ao longo de uma semana.

import matplotlib.pyplot as plt

# Dados
dias = ['Seg', 'Ter', 'Qua', 'Qui', 'Sex', 'Sáb', 'Dom']
precipitacao = [5, 12, 6, 0, 15, 8, 9]

# Criar o gráfico de barras
plt.bar(dias, precipitacao, color='cyan')

# Adicionar título e rótulos aos eixos
plt.title('Precipitação ao Longo da Semana')
plt.xlabel('Dias da Semana')
plt.ylabel('Precipitação (mm)')

# Mostrar o gráfico
plt.show()

Com plt.bar, criamos rapidamente um gráfico de barras onde cada barra representa a precipitação em milímetros de cada dia da semana.

Resumo

Neste capítulo, aprendemos a instalar e a utilizar a biblioteca Matplotlib para criar gráficos de linhas e de barras. Estas ferramentas de visualização ajudam a interpretar e a comunicar dados de forma mais eficaz. Exploramos maneiras de personalizar os nossos gráficos com cores e estilos, além de adicionar múltiplas linhas e legendas.

Quiz

Teste os seus conhecimentos com as seguintes perguntas:

1. Que comando você usa para instalar a biblioteca Matplotlib?
2. Qual função do Matplotlib foi usada para criar gráficos de linha?
3. Como se adiciona uma legenda a um gráfico de linha no Matplotlib?
4. Que comando é utilizado para criar gráficos de barras no Matplotlib?
5. Como podemos customizar a cor das barras num gráfico de barras no Matplotlib?

Respostas:

1. pip install matplotlib
2. plt.plot
3. plt.legend
4. plt.bar
5. Usando o parâmetro color. Por exemplo: plt.bar(dias, precipitacao, color='cyan')