Além do Pandas e do Seaborn, também gostaria de fornecer uma breve introdução ao matplotlib. Matplotlib é outro importante módulo e biblioteca em Python. É usado para visualização de dados. O exemplo de codificação abaixo ajudará você a começar. A documentação completa sobre matplotlib está disponível aqui: https://matplotlib.org/index.html

# importando matplotlib, matplotlib.pyplot 
import matplotlib 
import matplotlib.pyplot as plt 
# importando pandas e numpy , pois queremos visualizar dados armazenados em quadros de dados 
import pandas 
import numpy 
# importe um conjunto de dados e mostre o cabeçalho 
data_df = pandas.read_csv(" oica.csv",sep=",") 
data_df.head()

# passo 1: criar a superfície, a figura; permite, por exemplo, definir o tamanho 
# a figura é como uma página; uma figura pode conter vários gráficos, ou seja, eixos 
plt.figure(figsize=(10,10))

<Tamanho da figura 720x720 com 0 eixos>

<Tamanho da figura 720x720 com 0 eixos>

# .subplots() retorna a figura e os eixos; 
# os eixos são as coordenadas básicas nas quais você plota; 
# conforme declarado, uma figura pode conter vários eixos 
plt.figure(figsize=(10,10)) 
plt.subplots()

(<tamanho da figura 432x288 com 1 eixo>, 
 <matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot em 0x257b791bb08>)

<Tamanho da figura 720x720 com 0 eixos>

# passo 2: traçar um gráfico de pontos, ou seja, gráfico de dispersão; 
# adicione o gráfico ao objeto de eixos 
plt.figure(figsize=(10,10)) 
plt.plot( numpy .sort(data_df["output"]),marker="o",markersize=2)

[<matplotlib.lines.Line2D em 0x257b6180108>]

# passo 3: adicionar rótulos de título e eixo; 
# -- definir tamanho da figura 
plt.figure(figsize=(20,10)) 
# -- criar gráfico 
plt.plot( numpy .sort(data_df["output"]), 
         marcador="o", 
         marcadorsize=6, 
        largura da linha =2, estilo de 
         linha ="--", 
        color="orange") 
# -- set title 
plt.title("Números de produção anual da indústria automotiva", 
          fontdict={"fontname":"Times New Roman", 
                    "fontsize" :32}) 
# -- assign xlabel 
plt.xlabel("data point no.", 
           fontdict={"fontname":"Comic Sans MS",

(array([-200., 0., 200., 400., 600., 800., 1000.]), 
 <uma lista de 7 objetos Text xticklabel>)

# uma maneira mais estruturada de trabalhar com matplotlib é trabalhar com manipuladores de referência 
# -- configurar alguns vetores de dados a serem plotados 
y1 = [1,2,3.3,5.1,7] 
y2 = [2,4,5,5,5, 5.75] 
x = range(0,len(y1)) 
# -- cria uma imagem vazia (ie = figure); capture um manipulador 
fig = plt.figure() # fig indica que esta é uma "figura" 
# -- crie uma subtrama na imagem vazia, ig a figura vazia; capture um manipulador 
ax = plt.subplot() # ax indica que este é um "axes"; os eixos são basicamente o gráfico 
# -- criando plotagens de linha no eixo, usando a referência do manipulador de eixos 
ax.plot(x, y1, label='$y1 = série 1, crescendo rápido',color="black") 
            fontsize= 18,
# -- adicionar rótulos dos eixos x e y, usando a referência do manipulador de eixos 
ax.set_xlabel("valores do eixo x", 
             fontsize=14, 
             color="vermelho") 
ax.set_ylabel("valores do eixo y", 
             fontsize=14, 
             color= "roxo") 
# -- adicionar legenda, por padrão dentro do quadro de plotagem 
ax.legend(fontsize=10) 
# -- adicionar uma grade 
ax.grid(b=True, 
        color="blue", 
        alpha=0.1) 
# -- mostre tudo plotado nesta seção até este ponto 
plt.show()

# vejamos agora alguns exemplos adicionais; 
# por exemplo, podemos fazer histogramas usando matplotlib 
# -- importando random para criar alguns números aleatórios 
import random 
# -- use randint() de random para criar alguns inteiros aleatórios 
x = [] 
for i in range(0,100): 
    x.append( random.randint(a=0,b=100)) 
# -- cria uma figura 
fig = plt.figure(figsize=(10,10)) 
# -- adiciona eixos à figura 
ax = plt.subplot() 
# -- adiciona histograma a axes, usando o manipulador de objeto axes 
ax.hist(x, 
       bins=20, 
       histtype="bar", 
       color="pink") 
# -- adiciona título ao histograma, usando o manipulador de objeto axes
# -- adiciona rótulos aos eixos x e y, usando o manipulador de objetos axes  
ax.set_xlabel( "intervalo de valor de observação"
             fontsize=16, 
              color="darkgreen") 
ax.set_ylabel("frequência absoluta", 
             fontsize=16, 
             color="darkgreen") 
# -- ajusta x e y tick labels, using axes object handler 
# -- também: ajuste os próprios tiques dos eixos x e y, usando o axes object handler 
ax.tick_params(axis="x", 
               size=12, 
               width=5, 
              color="blue", 
              labelsize =20, 
               size=12, 
# -- mostra tudo plotado nesta seção, até este ponto 
plt.show()

# outro exemplo: gráfico de superfície 3D com matplotlib em Python 
# crédito: https://stackoverflow.com/questions/3810865/matplotlib-unknown-projection-3d-error 
# -- primeiro, alguns dados para plotar 
x = [1,2 ,3] 
y = [1,2,3] 
z = [[1,2,3], 
     [1,2,3], 
     [1,2,3]] 
# -- cria figura, usando pyplot 
fig = plt .figure(figsize=(10,10)) 
# -- criando eixos, usando pyplot 
de mpl_toolkits.mplot3d import axes3d, Axes3D 
ax = Axes3D(fig) 
# -- cria plotagem de superfície 
ax.contour(x,y,z,extend3d =Verdadeiro)

<matplotlib.contour.QuadContourSet em 0x257b7899f48>

Linnart Felkl

Cientista de dados com foco em simulação, otimização e modelagem em R, SQL, VBA e Python