Compreendendo as linhas de grade do Matplotlib
A grade do Matplotlib é um padrão de linhas que sobrepõe a área do gráfico e ajuda a organizar visualmente os dados.
Neste artigo, exploraremos a grade Matplotlib e aprenderemos como usá-la efetivamente em nossos projetos de visualização de dados.
O que é a grade Matplotlib?
A grade Matplotlib é um conjunto de linhas horizontais e verticais que criam um padrão de fundo em uma tabela ou gráfico. Ajuda a alinhar e organizar os dados, facilitando a leitura e o entendimento.
As linhas de grade se estendem por toda a área do gráfico e são espaçadas uniformemente, facilitando a comparação de valores no gráfico.
A função grid() recebe dois parâmetros opcionais, b e which , que especificam se a grade deve ser exibida e quais linhas de grade devem ser exibidas, respectivamente.
Você pode escolher quais tipos de linhas de grade exibir em seu gráfico.
Existem três opções:
Principais Linhas de Grade
As linhas de grade principais são linhas de grade primárias que representam os intervalos principais do eixo.
Elas são geralmente mais grossas e mais proeminentes do que as linhas de grade menores. Para exibir as principais linhas de grade, use a função grid() com o parâmetro which definido como 'major'.
Example:
Linhas de Grade Secundárias
Linhas de grade secundárias são linhas de grade secundárias que representam os intervalos menores do eixo.
Elas são geralmente mais finas e menos proeminentes do que as principais linhas de grade. Para exibir linhas de grade secundárias, use a função grid() com o parâmetro which definido como 'minor'.
Example:
Linhas de grade personalizadas
Linhas de grade personalizadas são linhas de grade especificadas manualmente que podem ser usadas para destacar pontos de dados específicos ou para criar padrões de grade personalizados.
Para adicionar linhas de grade personalizadas a um gráfico Matplotlib, use a função axhline() para linhas horizontais e a função axvline() para linhas verticais.
Example:
Adicionando linhas de grade
De acordo com as grades Matplotlib, se você estiver implementando Pyplot , poderá utilizar a função grid() para inserir linhas de grade no gráfico.
No gráfico a seguir insira as linhas de grade:
Example:
Aplique diferentes estilos de fonte e também implemente a função grid():
Example:
Especifique quais linhas de grade exibir
A função grid() do Matplotlib permite que você indique quais linhas de grade você deseja visualizar ao passar o parâmetro do eixo para a função grid().
Existem três valores válidos: ' x ', ' y ' e ' ambos '. Ele é configurado para 'ambos' por padrão.
Utilizando a função grid() para mostrar as linhas de grade no eixo x:
Example:
Modifique o estilo do gráfico e implemente a função grid():
Example:
Para mostrar as linhas de grade no eixo y, invoque a função grid():
Example:
Aplique a função grid() ao eixo y após alterar o estilo do gráfico:
Example:
Definir propriedades de linha para a grade
De acordo com as grades Matplotlib, você também pode personalizar os atributos de linha, utilizando a seguinte sintaxe:
grid(color = 'color', linestyle = 'linestyle', linewidth = number).
Os atributos da linha de inserção da grade são os seguintes:
Example:
Configure as funções plot() e grid() com diferentes atributos:
Example:
Exemplo de Explicação
O exemplo acima mostra como criar um gráfico de dispersão usando as bibliotecas NumPy e Matplotlib em Python. O gráfico representa a relação entre a pulsação e a frequência cardíaca para um conjunto de indivíduos.
Os valores da frequência de pulso e os valores da frequência cardíaca são armazenados em arrays NumPy chamados “pulse_rate” e “heart_rate”, respectivamente. O gráfico é criado usando a função “plot” da biblioteca Matplotlib.
O gráfico inclui várias opções de formatação, como tipo de marcador, estilo de linha, largura de linha, cor e estilo de fonte. Os estilos de fonte para o título, xlabel e ylabel são definidos usando dicionários.
A cor de fundo do gráfico é definida como um tom claro de cinza usando o método “set_facecolor”. O método “grade” é usado para adicionar linhas de grade ao gráfico.
Benefícios da Grade Matplotlib
- As linhas de grade do Matplotlib podem melhorar a clareza de um gráfico, facilitando o alinhamento visual dos pontos de dados e a avaliação da escala do gráfico.
- Eles podem ajudar na interpretação precisa dos dados, fornecendo uma referência para onde os pontos de dados caem no gráfico, mesmo que não sejam rotulados diretamente.
- As linhas de grade podem facilitar a comparação dos valores de diferentes pontos de dados em um gráfico, destacando as diferenças ou semelhanças entre os pontos de dados.
- Adicionar linhas de grade a um gráfico pode melhorar sua estética, fornecendo estrutura e equilíbrio ao layout e tornando-o mais atraente visualmente e com aparência profissional.
Conclusão
Em resumo, adicionar linhas de grade a um gráfico do Matplotlib pode torná-lo mais fácil de ler, mais preciso e com melhor aparência. As linhas de grade ajudam a alinhar os pontos de dados, mostram a escala do gráfico e comparam diferentes pontos de dados. Eles também tornam o enredo mais agradável e profissional. No geral, adicionar linhas de grade a um gráfico no Matplotlib pode facilitar a compreensão dos dados, o que é importante em muitos campos que usam gráficos e tabelas para mostrar informações.
