Como plotar um gráfico com Matplotlib?
A visualização de dados é a técnica de representar dados ou valores em um contexto visual. Essas representações visuais costumam incluir gráficos e mapas. Gráficos permitem exibir as relações entre dados por meio de pontos, linhas, símbolos, números. Através dessas visualizações, o entendimento sobre o significado dos conjuntos de dados e de suas relações é facilitado.
Python tem várias bibliotecas de visualização de dados que permitem a criação de uma ampla gama de gráficos e representações visuais. Matplotlib é a biblioteca Python mais tradicional para visualização de dados por meio de gráficos. Ela oferece uma grande variedade de gráficos para seus usuários, incluindo os tradicionais gráficos de linha, de barras, áreas e histogramas.
Pyplot
Pyplot é um módulo do Matplotlib com vários recursos de geração de gráficos. Podemos importá-lo para o nosso código Python usando a instrução import e o alias plt:
import matplotlib.pyplot as plt
Gerar um gráfico com Pyplot pode ser uma atividade extremamente simples.
plt.plot([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7])
plt.ylabel('Alguns valores')
plt.show()
Gráfico criado com o código acima.
Neste exemplo, fornecemos apenas uma lista de valores e isso já foi suficiente para produzir um gráfico de linha. Quando uma única lista ou matriz é fornecida para plotar, o Matplotlib assume que ela é uma sequência de valores y e gera automaticamente os valores x para você. Como os intervalos Python começam com 0, o vetor x padrão tem o mesmo comprimento que y, mas começa com 0; portanto, os dados x nesse exemplo são [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6].
Fig e ax
Em sua notação padrão, o Matplotlib cria gráficos usando dois elementos adicionais: figura (figure) e eixos (Axes). Figura se refere a todo o elemento que contém os gráficos. Já os eixos dizem respeito às coordenadas xy em gráficos 2D ou xyz em gráficos 3D. Uma figura pode ter múltiplos eixos.
Em código, para plotar um gráfico, os elementos Figure e Axes são comumente referidos pelos alias fig e ax.
import matplotlib.pyplot as plt # importa Pyplot
import numpy as np # importa NumPy apenas para criar alguns dados
data = np.random.randn(100) # dados ilustrativos para o exemplo (sequência y)
x = np.arange(len(data)) # dados ilustrativos para o exemplo (sequência x)
fig, ax = plt.subplots() # Cria uma figura contendo um eixo (ax)
ax.plot(x,data) # plota alguns dados ilustrativos em ax
plt.show() # mostra a figura criada
Gráficos com Pyplot
A notação para definir gráficos do Matplotlib com os objetos figure e axes mostrada acima é chamada explicita. Outra forma de plotar um gráfico exatamente igual é com uma notação implícita usando diretamente o Pyplot (plt). Veja como usá-la para definir o mesmo gráfico mostrado acima:
plt.subplots() # Cria uma figura
plt.plot(x,data) # plota alguns dados ilustrativos
plt.show()
O Pyplot trabalha com os mesmos objetos figure (fig) e axes (ax) explicados anteriormente, mas no background. Por isso, eles não são declarados explicitamente no código acima.
Embora a notação implícita possa parecer mais simples, a documentação oficial do Matplotlib desencoraja seu uso. A justificativa para isso é que a forma explicita de definir Figure e Axes oferece mais controle sobre os gráficos. Mas fica a cargo de cada um decidir qual notação usar, pois, em termos de resultados gráficos, elas são equivalentes, como ilustrado abaixo. A primeira figura foi obtida usando fig e ax e a segunda usando apenas plt.
Gráficos criados com Matplotlib
