Introdução ao Matplotlib em Python
O Matplotlib é uma biblioteca de código aberto que auxilia na plotagem de gráficos. Foi inicialmente escrito por John D. Hunter, que era neurobiólogo. Ele foi o autor do Matplotlib na época de sua pesquisa de pós-doutorado em Neurobiologia. O objetivo desta biblioteca foi estudar as atividades que ocorrem no córtex cerebral de pacientes que sofrem de epilepsia, plotando essas atividades em um gráfico. O único objetivo de plotar gráficos era para melhor visualização e para estudar os padrões comuns neles. A primeira versão do Matplotlib foi em 2003. Com o tempo, o Matplotlib se tornou uma das bibliotecas de plotagem mais amplamente usadas, juntamente com a linguagem de programação Python para plotagem de dados e gráficos computacionais. É independente da plataforma e pode ser executado no Windows, Mac OS e Linux.
Compreendendo o Matplotlib em Python
Como uma biblioteca Python, o Matplotlib facilita um com recursos de plotagem 2D para visualização. O Matplotlib é usado junto com outras bibliotecas de código aberto, como
1. NumPy
O termo "NumPy" significa extensão de Python numérico. Esta biblioteca fornece várias funções matemáticas para trabalhar com matrizes e matrizes maiores e multidimensionais. Ele também pode armazenar dados de tipos de dados arbitrários e pode ser facilmente integrado a vários bancos de dados. Para usar numpy no seu projeto, certifique-se de importar. Por exemplo, importe numpy como npy.
2. SciPy
Ele é construído sobre a matriz NumPy, ou seja, a estrutura de dados subjacente é uma matriz de objetos fornecida pelo módulo NumPy. Ele fornece funcionalidades como processamento de imagem e sinal, funções especializadas em álgebra linear e interpolação. Pode-se adicionar o módulo SciPy ao seu projeto usando a instrução: import sciPy as sp.
3. IPython
Uma abreviação do termo Interactive Python. É um shell Python interativo aprimorado que suporta expressões matemáticas, plotagens em linha, etc. Também ajuda a integrar-se às bibliotecas de pilha SciPy. Ele vem com uma configuração completa, facilitando a plotagem interativa.
Como facilitar o trabalho com o Matplotlib para desenvolvedores de Python?
Como desenvolvedor python, deve-se usar o módulo Pyplot na biblioteca matplotlib. Pyplot é uma interface de programação de aplicativos, que consiste em funções / métodos que ajudam a processar dados para visualização. O enredo é rápido quando se trata de gerar gráficos visuais. Suas semelhanças com o Matlab facilitam o trabalho para indivíduos com experiência anterior em trabalhar com o MATLAB e vice-versa.
Como alguém pode trabalhar com o Pyplot no Matplotlib?
Para poder acessar os métodos pyplot, é necessário importá-lo em seu arquivo python. Isso pode ser feito incluindo a linha abaixo na parte superior do arquivo python:
import matplotlib.pyplot as myplt
Exemplo 1
import matplotlib.pyplot as myplt
myplt. plot((2, 4, 6, 8), (1, 2, 3, 4))
myplt. show()
No exemplo acima, o método plot () pega as coordenadas dos eixos X e Y respectivamente e plota um gráfico de acordo. O método plot () também pode incluir um terceiro argumento opcional que determina a sequência de cores e o tipo do gráfico de linhas. Por padrão, é "-b" que exibe uma linha azul. Outros métodos como xlabel () e ylabel () nos permitem nomear nossos eixos.
Exemplo 2
import matplotlib.pyplot as myplt
myplt. plot((2, 4, 6, 8), (1, 2, 3, 4))
myplt. xlabel('time in mins')
myplt. ylabel('distance in Kilo meters')
myplt. show()
Tipos de plotagens no Matplotlib In Python
O Matplotlib fornece uma ampla variedade de métodos e funções para gerar diferentes tipos de gráficos.
Vamos dar uma olhada em alguns deles: -
- Gráfico de linhas : este é o mais simples de todos os gráficos. O método plot () é usado para plotar um gráfico de linhas.
- Subtramas : A função subtrama () é usada para criá-las. Muito útil quando é necessária uma comparação dos dois gráficos.
- Imagens : O Matplotlib também pode criar imagens com a ajuda da função imshow ().
- Histogramas : Para gerar histogramas, pode-se usar os métodos hist ().
- Caminhos: Caminhos arbitrários podem ser adicionados ao Matplotlib com a ajuda do módulo matplotlib.path.
- Gráficos de barras : A função bar () é usada ao plotar gráficos de barras. Pode-se personalizar ainda mais os gráficos de barras como horizontais ou verticais, conforme a necessidade de cada um, usando esse método.
- Gráficos de pizza : deve-se usar o método pie () para gerar gráficos de pizza. Recursos adicionais permitem usar efeitos de sombra na torta, rotular as regiões e determinar a porcentagem que está representando etc.
- Tabelas: A função table () permite adicionar uma tabela para categorização sistemática de dados.
- Gráficos de dispersão : Para gerar um gráfico de dispersão, a função scatter () é utilizada. Também se pode usar os argumentos opcionais de tamanho e cor que essa função deve fornecer.
- Curvas preenchidas : A função fill () permite plotar curvas e polígonos preenchidos.
- Gráficos de log : funções como semilogx (), semiologia () e loglog () facilitam o gráfico de gráficos que envolvem funções de logaritmo.
- Gráficos polares : Para gerar gráficos polares, a função polar () é usada.
- Tratamento de datas: o Matplotlib permite plotar facilmente dados de séries temporais com qualquer hassel.
- Gráficos de fluxo : esses gráficos são destinados à plotagem de campos vetoriais. A função streamplot () é usada para conseguir isso.
Vantagens do Matplotlib em Python
- Poucas vantagens do Matplotlib são
- Simples e fácil de entender para iniciantes.
- Mais fácil de usar para pessoas que tiveram experiência anterior com o Matlab ou outras ferramentas de plotagem de gráficos.
- Ele fornece imagens e plotagens de alta qualidade em vários formatos, como png, pdf, pgf, etc.
- Fornece controle para vários elementos de uma figura, como DPI, cor e tamanho da figura.
Como essa tecnologia o ajudará no crescimento de sua carreira?
Com o aumento da demanda por análise de dados e ciência de dados, são necessárias ferramentas como o matplotlib para estudar o comportamento e o padrão dos dados. Atualmente, o Python domina o setor quando se trata de ciência e análise de dados. Para alguém familiarizado com python, o conhecimento de bibliotecas como a do matplotlib ajudará a crescer profissionalmente.
Conclusão
Neste artigo, vimos como o Matplotlib surgiu e várias outras bibliotecas com as quais é comumente usado. Ele também abordou algumas das funções conhecidas do Matplotlibs para plotar vários gráficos e como podemos personalizá-los conforme nossos requisitos.
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