Como criar gráficos com Matplotlib no Python

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Em qualquer tipo de análise de dados, é fundamental conseguir apresentar os resultados de forma clara e visualmente atraente.

E uma das maneiras mais populares de criar gráficos em Python é utilizando a biblioteca Matplotlib.

Neste artigo, vamos explorar como criar gráficos incríveis com o Matplotlib no Python.

Este conhecimento é essencial para qualquer programador que deseja comunicar seus resultados de forma eficaz.

Vá Direto ao Assunto…

Introdução

O Matplotlib é uma das bibliotecas mais poderosas para criação de gráficos em Python.

Com ele, é possível criar desde gráficos simples até visualizações avançadas e interativas.

Existem várias formas de utilizar o Matplotlib, mas vamos começar pelo básico.

Para usar o Matplotlib, é necessário instalá-lo em seu ambiente Python.

E é claro que você vai querer utilizar um Ambiente Virtual para isso (clique aqui para saber mais sobre Virtualenv e Ambientes Virtuais).

Você pode instalar o Matplotlib utilizando o gerenciador de pacotes pip, executando o seguinte comando no seu terminal:

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pip install matplotlib

Após a instalação, você pode importar a biblioteca no seu código Python com o seguinte comando:

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import matplotlib.pyplot as plt

Gráficos de Linha

Agora, vamos começar criando um gráfico simples de linha.

Suponha que você tenha uma lista de valores x e outra lista de valores y que correspondem à função y = x^2.

Podemos plotar esses valores utilizando a função plot do Matplotlib da seguinte forma:

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import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [1, 4, 9, 16, 25]

plt.plot(x, y)
plt.show()

E a saída será a seguinte:

Gráfico 1

Neste código, utilizamos a função plot para criar o gráfico de linha, passando as listas de valores x e y como argumentos.

Em seguida, chamamos a função show para exibir o gráfico mostrado acima.

Mas essa é apenas a ponta do iceberg!

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Personalizando gráficos

O Matplotlib oferece uma infinidade de opções para personalizar os gráficos.

Por exemplo, você pode adicionar rótulos nos eixos x e y, título do gráfico, cor e estilo das linhas, entre muitas outras opções.

Veja só:

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import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [1, 4, 9, 16, 25]

plt.plot(x, y, marker='o', linestyle='-', color='b')
plt.xlabel('Valores de X')
plt.ylabel('Valores de Y')
plt.title('Gráfico de Linha')
plt.grid(True)
plt.show()

A saída será:

Gráfico 2

Neste exemplo, adicionamos um marcador circular (marker=’o’) em cada ponto da linha e definimos um estilo de linha contínua (linestyle=’-‘).

Também adicionamos rótulos nos eixos x e y, um título para o gráfico e ativamos as linhas de grade com o grid(True).

Além dos gráficos de linha, o Matplotlib suporta uma ampla variedade de outros tipos de gráficos, como gráficos de barras, gráficos de dispersão, histogramas e até mesmo gráficos em 3D.

Vamos dar uma olhada em alguns deles!

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Gráficos de Barra

Para criar um gráfico de barras, podemos utilizar a função bar do Matplotlib.

Suponha que temos uma lista de categorias e outra lista com os valores correspondentes a cada categoria.

Podemos criar um gráfico de barras com o seguinte código:

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import matplotlib.pyplot as plt

categorias = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E']
valores = [10, 23, 17, 12, 15]

plt.bar(categorias, valores)
plt.xlabel('Categorias')
plt.ylabel('Valores')
plt.title('Gráfico de Barras')
plt.show()

E a saída será:

Gráfico 3

Neste exemplo, utilizamos a função bar para criar as barras do gráfico, passando as listas de categorias e valores como argumentos.

Também adicionamos rótulos nos eixos x e y, um título para o gráfico e exibimos o gráfico com show.

Gráficos de Dispersão

Outro tipo de gráfico interessante é o gráfico de dispersão, que é útil para representar a relação entre duas variáveis.

Suponha que temos duas listas de valores x e y. Podemos criar um gráfico de dispersão com o seguinte código:

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import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 6, 8, 10]

plt.scatter(x, y)
plt.xlabel('Valores de X')
plt.ylabel('Valores de Y')
plt.title('Gráfico de Dispersão')
plt.show()

E o gráfico de saída será:

Gráfico 4

Neste exemplo, utilizamos a função scatter para criar o gráfico de dispersão, passando as listas de valores x e y como argumentos.

Também adicionamos rótulos nos eixos x e y e um título para o gráfico.

Além desses exemplos, o Matplotlib oferece muitas outras opções para criação e personalização de gráficos, como gráficos em 3D, gráficos de pizza, histogramas, entre outros.

É possível explorar todas essas funcionalidades em sua documentação oficial, que é bastante extensa e cheia de exemplos!

Conclusão

Neste artigo, vimos como criar gráficos com o Matplotlib no Python.

Utilizando essa poderosa biblioteca, você pode criar gráficos de linha, gráficos de barras, gráficos de dispersão e muitos outros tipos de gráficos, de forma simples e personalizada.

A capacidade de criar visualizações claras e atraentes é fundamental em qualquer análise de dados ou projeto de programação.

O Matplotlib é uma ferramenta poderosa para isso, e dominar seu uso é essencial para qualquer programador ou cientista de dados.

Portanto, se você quer entender melhor seus dados e compartilhar seus insights de forma eficaz, conhecer o Matplotlib é fundamental.

Portanto, não perca tempo e comece a explorar todas as possibilidades que essa biblioteca pode oferecer.

Experiente, brinque com diferentes tipos de gráficos, estilos, cores e formatações.

Quanto mais você explorar e praticar, mais habilidoso você se tornará na criação de gráficos com o Matplotlib.

Tamo junto!

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