Criando gráficos no Python com Matplotlib

Saudações, Cientistas de Dados!

Python oferece várias bibliotecas poderosas para criar visualizações de dados. Neste tutorial, vamos explorar como usar a biblioteca Matplotlib para criar gráficos de colunas, barras, linhas, dispersão e mapa. Vamos começar!

Instalação:

Instale a biblioteca Matplotlib. Execute o seguinte comando no seu notebook:

!pip install matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt

Se estiver utilizando o Google Colab, rode também esses comandos:

!pip install --upgrade geopandas
!pip install mapclassify

Gráficos de Colunas:

Os gráficos de colunas são úteis para representar dados discretos. Veja um exemplo básico:

x = ['A', 'B', 'C', 'D']
y = [10, 7, 5, 8]

plt.bar(x, y)
plt.xlabel('Categorias')
plt.ylabel('Valores')
plt.title('Gráfico de Colunas')
plt.show()

Gráficos de Barras:

Os gráficos de barras são úteis para comparar diferentes categorias de dados.

x = ['A', 'B', 'C', 'D']
y = [10, 7, 5, 8]

plt.barh(x, y)
plt.xlabel('Valores')
plt.ylabel('Categorias')
plt.title('Gráfico de Barras')
plt.show()

Gráfico de Linha:

Os gráficos de linha são úteis para mostrar a tendência de uma variável ao longo do tempo.

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [5, 7, 3, 8, 4]

plt.plot(x, y)
plt.xlabel('Tempo')
plt.ylabel('Valores')
plt.title('Gráfico de Linha')
plt.show()

Gráficos de Dispersão:

Os gráficos de dispersão são úteis para visualizar a relação entre duas variáveis contínuas.

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [5, 7, 3, 8, 4]

plt.scatter(x, y)
plt.xlabel('Variável X')
plt.ylabel('Variável Y')
plt.title('Gráfico de Dispersão')
plt.show()

Gráficos de Mapa:

Os gráficos de mapa são úteis para representar dados geográficos.

import geopandas as gpd

world = gpd.read_file(gpd.datasets.get_path('naturalearth_lowres'))
world.plot()

plt.title('Gráfico de Mapa')
plt.show()

Conclusão:

Neste tutorial, você aprendeu como criar gráficos no Python usando a biblioteca Matplotlib. Esses exemplos básicos fornecem uma base sólida para você começar a explorar visualizações de dados mais complexas. Divirta-se explorando e aprimorando suas habilidades!