O Matplotlib é uma biblioteca amplamente adotada entre cientistas de dados, engenheiros e analistas em várias áreas de atuação, como finanças, economia, física, biologia e muitos mais. O Matplotlib foi inicialmente construído como um gerador de gráficos 2D com uma estrutura semelhante ao MATLAB e, desde então, contribuidores têm adicionado mais recursos como a criação de gráficos 3D estáticos e dinâmicos.
É uma biblioteca de código aberto que roda no Python, projetada para funcionar com o pacote SciPy e como uma extensão gráfica do NumPy. O Matplotlib pode gerar vários tipos de gráficos, como gráficos de barra, funções, histogramas e dispersão, oferecendo assim um método de representação de dados único. Além disso, permite aos usuários gerar gráficos interativos (zoom, panorâmica e atualização), bem como exportar para formatos como EPS, PNG, PDF e muito mais.
Se você é novo na visualização de dados e deseja conhecer um pouco mais sobre essa poderosa ferramenta, aqui forneceremos as informações essenciais para começar a usar o Matplotlib.
Matplotlib: Uma biblioteca para quem trabalha com visualização de dados.
Quando você se torna um analista de dados ou cientista em um grupo de pesquisa, uma de suas responsabilidades será identificar os diferentes tipos de dados que precisam ser interpretados. Em outras palavras, você precisará coletar e classificar informações de diversas fontes, utilizar ferramentas de processamento e análise, para obter as conclusões ou até mesmo para melhorar o desempenho de uma empresa.
Sob esse contexto, você deve ter habilidades de raciocínio crítico e o conhecimento de ferramentas avançadas para realizar seus processos de dedução. O Matplotlib oferece essa liberdade e simplicidade para criar e interpretar dados sem ter que pensar em custos ou restrições de uso.
Algumas das vantagens de usar o Matplotlib são:
Permite representar grandes quantidades de dados de forma simples
Os analistas de dados precisam lidar com grandes quantidades de dados, e portanto precisam ser representados em gráficos precisos e de forma automática. Por exemplo, no desenvolvimento de modelos de Machine Learning (ML), imagens intuitivas facilitam o procedimento de análise, ajudando a recuperar padrões e estabelecer resultados.
Fornece imagens de alta qualidade
O Matplotlib permite aos usuários gerar imagens de alta qualidade em vários formatos, o que pode ser útil para publicações, apresentações e outras aplicações profissionais. As formas de melhorar a qualidade das imagens no Matplotlib são através do ajuste na resolução (set_dpi()), salvar em formatos de gráficos vetoriais como SVG e PDF, usar diferentes tipos de renderização como AGG ou Cairo, ou usar a extensão de LATEX para inserir símbolos matemáticos.
Conveniente para inúmeras aplicações
Os gráficos do Matplotlib podem ser utilizados em shells interativos como IPython ou aplicações web que empregam frameworks como Flask ou Django, o que permite ser apresentados como parte de uma webpage. Devido a essa flexibilidade e versatilidade, o Matplotlib é uma ferramenta adequada para a geração de gráficos para diversas aplicações na área de engenharia, finanças, saúde, educação, retail e outras.
Possui uma grande comunidade
O Matplotlib é uma biblioteca de uso livre e com uma grande comunidade. Você pode contar com muitos tutoriais, exemplos e outros recursos on-line que ajudaram você começar.
Permite plotar em vários estilos e uma fácil personalização
O Matplotlib suporta diferentes tipos de dados, como tabelas, matrizes ou campos (isto é um campo de fluido ou um campo magnético), dados estatísticos e muito mais. Além disso, oferece um alto grau de personalização, o que permite aos usuários construir uma ampla gama de gráficos, entre eles:
- Gráficos em 2D e 3D,
- Gráficos de dispersão,
- Gráficos de barras e
- Animações (imagens dinâmicas)
Gostaria de começar? Aqui você encontrará os primeiros passos
A primeira coisa que você deve fazer é instalar a biblioteca. O Matplotlib está já incorporado no Jupyter Notebook, mas para outros IDEs use o seguinte comando no seu PC:
pip install matplotlib
Se você estiver usando o CONDA:
conda install matplotlib
Depois de ter instalado, utilize o seguinte comando para importar a biblioteca no seu código:
import matplotlib.pyplot as plt
onde plt é o “apelido” padrão da biblioteca. Você pode usar outros apelidos, mas lembre que essa é a forma mais amplamente adotada e observada em códigos complexos.
Neste ponto, é importante mencionar que o Matplotlib fornece duas formas ou estilos diferentes para gerar novos gráficos, cada um com o seu próprio método de escrita.
- No primeiro método, chamado de “Axes”, você deve especificar cada etapa. Em outras palavras, inicie seu código com uma instância para uma classe de figura (.figure()), utilize o módulo subplot (.subplot()) para criar os eixos como objetos e, finalmente, apresente o gráfico (.plot()).
import matplotlib.pyplot as plt Figure_1=plt.figure() # an empty figure with no Axes Axes_1=Figure_1.subplots() Axes_1.plot([-2, -1, 1, 2], [0, 1, 1, 0])
- O segundo método para gerar um gráfico, e o mais rápido, é através do uso do módulo pyplot (plt.). Isto é equivalente ao método Axes, mas este é mais simplificado.
import matplotlib.pyplot as plt plt.plot([-2, -1, 1, 2], [0, 1, 1, 0])
Matplotlib e NumPy
Vamos um passo mais à frente! Considere o cenário no qual você deve representar graficamente uma função polinomial de segunda ordem. Para isso, você deve primeiro gerar os valores para o eixo x e depois avaliar numericamente a função para cada um deles. Use NumPy para criar um vetor com os pontos no eixo x e, em seguida, realize a operação aritmética. O código a seguir ilustra este exemplo.
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np xpoints = np.linspace(0, 1000,100) # 100 points from 0 to 1000. ypoints = xpoints**2 plt.plot(xpoints, ypoints) plt.show()
Matplotlib ou Seaborn: qual é a melhor opção?
Antes de fazer uma comparação, aqui uma breve introdução ao Seaborn. O Seaborn é uma biblioteca construída sobre o Matplotlib que fornece uma API flexível e com uma coleção de classes para aprimorar a manipulação e visualização de dados. Por esse motivo, as bibliotecas Matplotlib e Seaborn têm recursos semelhantes, mas também têm suas vantagens e desvantagens. Veja alguns pontos importantes de cada um deles:
Matplotlib
- É menos conveniente para trabalhos com data frames e quando usado com o Pandas.
- Os gráficos têm um estilo minimalista, o que o torna ideal para publicações científicas.
- Os usuários têm à disposição várias ferramentas de personalização avançadas.
- A sintaxe para a criação de alguns gráficos pode ser entediante e complexa.
Seaborn
- Oferece funções projetadas para trabalhar especificamente com data frames, como (pairplot).
- As figuras têm um estilo padrão mais atraente.
- A biblioteca tem uma API mais simples de usar.
- Algumas opções avançadas de personalização podem não estar disponíveis.
Em conclusão, a escolha entre o Matplotlib e o Seaborn depende de suas necessidades específicas e do tipo de projeto em que você está trabalhando. Os usuários do Python também podem aproveitar o poder das duas bibliotecas para visualização de dados ao usar elas juntas.