Introdução à plotagem do Matplotlib
O objetivo deste artigo é dar a você uma compreensão básica e avançada do Matplotlib Plotting e como implementá-lo para gerar vários tipos de gráficos.
Antes de mergulharmos nos detalhes da plotagem do Matplotlib, você precisa ter certeza de que ele está instalado em nosso sistema. Caso contrário, siga as etapas mencionadas no artigo para instalar o matplotlib .
Matplotlib Plotando XY
A função plot() do pacote Matplotlib é utilizada para exibir pontos (marcadores) em um diagrama de acordo com a plotagem Matplotlib.
Na função plot(), uma linha é plotada de um ponto a outro por padrão .
É possível indicar pontos em um diagrama fornecendo parâmetros para a função .
Supõe-se que o parâmetro 1 seja uma matriz que representa os pontos ao longo do eixo x.
Há outro parâmetro, o parâmetro 2, que contém uma matriz de pontos no eixo y.
A função plot requer que duas matrizes [7, 64] e [125, 217] sejam fornecidas a ela se quisermos plotar uma linha de (7, 125) a (64, 217).
Faça uma linha em um diagrama do ponto (7, 125) ao ponto (64, 217):
Example:
Defina o valor x1,x2 (4,9) e o valor y1,y2 (6,16):
Example:
Os eixos horizontais são representados pelo eixo x.
Um eixo vertical é representado pelo eixo y.
Plotagem Sem Linha
Você pode visualizar apenas os marcadores utilizando o parâmetro de notação de string de atalho 'o', que representa 'anéis'.
No diagrama de exemplo a seguir, esboce dois pontos, um nas coordenadas (3, 3) e outro nas coordenadas (3, 20):
Example:
Confira o diagrama de exemplo abaixo, onde são mostradas duas localizações nas coordenadas (25, 7) e (7, 7):
Example:
Múltiplos Pontos
Na plotagem do Matplotlib, você pode exibir quantos pontos quiser. Apenas certifique-se de que todos estejam no mesmo eixo.
Faça um diagrama conectando (25, 18) com (38, 44), depois (15, 53) e por último (31, 22):
Example:
Implemente o exemplo acima sem um diagrama de linha:
Example:
Pontos X padrão
Ao plotar com Matplotlib, se não indicarmos os pontos no eixo x, eles exibirão os valores padrão 0, 1, 2, 3 ou qualquer outra coisa que dependa do comprimento dos pontos y.
Tomando o novo exemplo, mas excluindo os pontos x, produzimos o seguinte diagrama:
Example:
Utilize o exemplo acima e desenhe o diagrama com um 'anel':
Example:
No exemplo acima, os pontos x são [0, 1, 2, 3, 4].
Exemplo de Explicação
O exemplo acima está usando as bibliotecas Python numpy e matplotlib para criar um gráfico de linha simples.
Primeiro, uma matriz y_plane é criada usando a função numpy.array() que contém os valores [16, 84, 57, 63, 93].
Em seguida, matplotlib.pyplot é importado como pt e a função plot() é usada para criar um gráfico de linha de y_plane. O argumento o especifica que cada ponto de dados no gráfico deve ser marcado com um círculo.
Finalmente, a função show() é chamada para exibir o gráfico. O gráfico resultante terá os valores do eixo y no eixo vertical e os valores do eixo x no eixo horizontal (que não é especificado, portanto, o padrão é os índices da matriz começando em 0).
Plotagem Matplotlib Avançada
Matplotlib fornece opções avançadas de plotagem que permitem criar plotagens complexas com várias subtramas, mapas de cores e visualizações 3D.
Vamos explorar alguns desses métodos:
Subtramas
Podemos criar vários subplots em uma única figura usando a função subplot.
Isso criará uma figura com quatro subparcelas, cada uma exibindo um tipo diferente de plotagem:
plt.subplot(2, 2, 1) plt.plot(x, y) plt.subplot(2, 2, 2) plt.scatter(x, y) plt.subplot(2, 2, 3) plt.bar(x, y) plt.subplot(2, 2, 4) plt.hist(y)
Mapas de Cores
Podemos usar mapas de cores para criar gráficos que representam dados usando cores.
Matplotlib fornece uma variedade de mapas de cores, como viridis, plasma e inferno.
Podemos usar a função colormap para definir o mapa de cores para o nosso gráfico.
Vamos criar um gráfico de dispersão onde a cor de cada ponto representa o valor da coordenada y correspondente:
Example:
Visualizações 3D
Matplotlib também pode criar visualizações 3D de dados. Podemos usar o kit de ferramentas mplot3d para criar gráficos 3D.
Agora vamos criar um gráfico de superfície 3D da função z = sin(sqrt(x^2 + y^2)):
Example:
Também podemos salvar seus gráficos do Matplotlib em um arquivo usando a função savefig .
plt.plot(x, y)
plt.savefig('mrx_mplot.png')
Benefícios de plotagem do Matplotlib
- Matplotlib Plotting é uma biblioteca de visualização de dados para Python que oferece muitas opções para criar visualizações de alta qualidade prontas para publicação.
- Ele possui uma interface simples e amigável que permite aos usuários criar uma ampla variedade de gráficos, desde linhas simples e gráficos de dispersão até visualizações mais complexas, como mapas de calor e gráficos 3D.
- Ele fornece amplas opções de personalização que permitem aos usuários ajustar várias propriedades do gráfico, incluindo estilo, cores, rótulos e muito mais, para atender às suas necessidades.
- É compatível com vários formatos de dados e ferramentas de computação científica, incluindo arrays NumPy e dataframes Pandas.
- Ele pode ser usado com bibliotecas interativas como IPython e Jupyter Notebook para criar visualizações interativas que respondem à entrada do usuário.
- O Matplotlib produz gráficos de alta qualidade adequados para uso em publicações e apresentações científicas.
- Na plotagem matplotlib, temos uma ampla variedade de tipos de gráficos, incluindo gráficos de linha, gráficos de dispersão, gráficos de barras, histogramas, gráficos de pizza e muito mais.
