Como salvar um gráfico do Matplotlib em um arquivo
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- Rajiv Chandra
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Já se aventurou no mundo da visualização de dados? Se sim, você deve estar familiarizado com o Matplotlib, uma biblioteca de plotagem altamente versátil para Python. É uma ferramenta essencial para cientistas, engenheiros e analistas de dados que precisam representar dados complexos em um formato visualmente intuitivo. Se você ainda não experimentou o Matplotlib ou está procurando uma atualização, este guia é para você!
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O que é o Matplotlib?
Matplotlib (opens in a new tab) é uma biblioteca de plotagem 2D que você pode usar para produzir uma ampla variedade de gráficos e figuras em Python. É uma ferramenta robusta que suporta inúmeros métodos e estilos para visualização de dados, incluindo plots de linha, plotagem de histograma e técnicas ainda mais avançadas.
Como instalar o Matplotlib
A instalação do Matplotlib é tão simples quanto executar um único comando no seu ambiente Python. Você pode usar o pip, o instalador de pacotes do Python. Abra o seu terminal e digite pip install matplotlib e você estará pronto para começar a criar seus gráficos.
Por que usar o Matplotlib para visualização de dados
O Matplotlib foi projetado para ser fácil de usar e flexível. Ele permite que você gere um gráfico básico com apenas algumas linhas de código, mas também suporta a personalização de praticamente todos os elementos de um gráfico, desde rótulos de eixo até a caixa delimitadora.
Uma das vantagens distintas do Matplotlib é sua compatibilidade com vários sistemas operacionais e backends gráficos. Ele pode gerar gráficos em uma variedade de formatos de saída (PNG, PDF, SVG e mais), tornando-o adequado tanto para scripts interativos quanto para figuras de qualidade para publicação.
Dominando a arte de plotar com o Matplotlib
Criar um gráfico com o Matplotlib em Python é bastante simples. Você começa importando a biblioteca, geralmente como plt, e depois pode usar suas funções para criar e exibir um gráfico.
Vamos dar uma olhada em como criar um gráfico de linha - um tipo de gráfico básico, porém poderoso. Comece definindo seus dados e, em seguida, use a função plot() para criar o gráfico. Você pode aprimorar o gráfico com recursos adicionais, como linhas de grade, um título e rótulos de eixo. Em seguida, use a função show() para exibir seu gráfico.
Histogramas são outro tipo comum de gráfico. Histogramas são usados para mostrar a distribuição de frequência subjacente de um conjunto de valores numéricos contínuos ou discretos. Plotar histogramas no Matplotlib é tão simples quanto usar a função hist().
Mas e se você quiser ir além? O Matplotlib também suporta técnicas mais avançadas. Por exemplo, você pode criar belos Gráficos de Funil (opens in a new tab) ou impressionantes Violin Plots com um pouco mais de código.
Personalizando gráficos com o Matplotlib
O Matplotlib oferece um amplo controle sobre a aparência do seu gráfico. Você pode personalizar gráficos adicionando rótulos, alterando cores, ajustando escalas e muito mais. Uma das maneiras de fazer isso é através do método .savefig().
O método .savefig() no Matplotlib permite que você salve a figura atual em um arquivo. Você pode especificar o formato do arquivo, o DPI, a cor de fundo, a cor da borda e se a figura é transparente. Isso lhe dá um ótimo controle sobre a saída do seu Matplotlib.
Por exemplo, você pode ajustar o preenchimento ao redor do gráfico (caixa delimitadora) ou tornar o fundo transparente. Essas são apenas algumas das inúmeras opções de personalização que você tem com o Matplotlib.
Diferentes tipos de gráficos no Matplotlib
O Matplotlib não se limita a gráficos de linhas básicos ou histogramas. Ele oferece uma variedade de gráficos para atender às suas necessidades, seja para mostrar tendências, comparar categorias ou revelar padrões nos seus dados.
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Gráficos de Funil: São comumente usados em vendas e marketing para ilustrar a progressão de potenciais clientes através de diferentes estágios de um processo.
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Violin Plots: Combinam um gráfico de caixa e um gráfico de densidade de kernel em um único gráfico, facilitando a compreensão da distribuição dos seus dados.
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Heatmaps: São excelentes para mostrar relações entre duas variáveis quando você tem muitos dados.
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Gráficos de Barras Empilhadas: Um Gráfico de Barras Empilhadas é um gráfico usado para comparar as partes do todo. As barras em um gráfico de barras empilhadas são divididas em categorias. Cada barra representa um total.
Lembre-se de que cada tipo de gráfico serve a um propósito diferente, então escolha sabiamente com base no que você deseja comunicar com seus dados.
Conclusão
Dominar o Matplotlib e suas diversas capacidades pode elevar seu jogo de visualização de dados, seja você estiver realizando análise exploratória de dados ou preparando um relatório final. Desde gráficos básicos até técnicas avançadas, o Matplotlib oferece possibilidades infinitas. Mesmo quando se trata de exportar seus gráficos com o método .savefig(), você tem uma variedade de formatos de arquivo para escolher. Quer levar suas habilidades de visualização de dados ainda mais longe? Saiba mais sobre como visualizar dados do Airtable ou explore as alternativas de código aberto do Tableau. Se você é um entusiasta da ciência de dados, não perca a oportunidade de explorar o ChatGPT Code Interpreter for Data Science e o ChatGPT Browsing. É um mundo de dados lá fora esperando para ser visualizado!