Folhas de dicas do Python Matplotlib

Republicado por Platão

seguidores: 0

Não há como construir um projeto de ciência de dados em Python sem usar o Matplotlib. Na verdade, se algo como:

from matplotlib import pyplot as plt

não estiver entre as primeiras 3 ou quatro linhas do seu código, então algo está faltando. Matplotlib é a biblioteca de plotagem mais famosa e comumente usada em Python. Ele permite que você crie visualizações claras e interativas que tornam seus dados mais fáceis de entender e seus resultados mais concretos.

Suas visualizações podem mudar a forma como seus resultados serão percebidos por outras pessoas, esteja você apresentando a seus clientes ou colegas de trabalho. Para criar visualizações atraentes, você precisará aproveitar todo o poder que o Matplotlib oferece.

É para isso que serve este artigo, alguns recursos para ajudá-lo a começar, praticar e dominar o uso do Matplotlib para criar visualizações que suportam fortemente seus resultados.

Se você é novo em ciência de dados ou está tentando atualizar seus conhecimentos, um excelente lugar para começar é o Matplotlib de 90 minutos em freecodecamp.

[conteúdo incorporado][conteúdo incorporado]

Outro ótimo lugar para começar é este artigo de GeeksparaGeeks que leva você passo a passo, desde a instalação do Matplotlib até a criação de uma bela visualização em menos de 5 minutos de leitura.

Se você quiser saber como fazer visualização interativa com Matplotlib, este vídeo do laboratório de pesquisa avançada da UCLA mostrará a base e todos os materiais usados estão disponíveis em GitHub.

[conteúdo incorporado][conteúdo incorporado]

Depois de ter uma base sólida do básico, é sempre bom ter um resumo das funções comumente usadas no Matplotlib que você certamente usará ao criar seus projetos de ciência de dados.

Então, deixe-me compartilhar com vocês minhas 3 folhas de dicas favoritas do Matplotlib.

Folhas de referência do Python Matplotlib
Fonte da imagem: matplotlib

Seja você um usuário iniciante, intermediário ou avançado do Matplotlib, você pode encontrar tudo o que deseja no Matplotlib oficial site do Network Development Group. Essas folhas de dicas incluem acertos e trechos de código sobre como criar, editar e até mesmo animar seus gráficos. Além das folhas de dicas, eles também oferecem guias com funcionalidades básicas baseadas no seu nível de experiência no uso da biblioteca.
A seguir está a folha de dicas criada pelo Datacamp. O Datacamp oferece versões em pdf/ png da folha de dicas, e você pode encontrar os trechos de código na mesma página da web. Isso é ótimo se você quiser copiar e colar os snippets para testá-los antes de editá-los ou incorporá-los ao seu código.
Por último, mas não menos importante, uma folha de dicas simples também é oferecida como um pdf e uma página da web por CodeAcademy. Esta folha de dicas simples ajuda você a estabelecer os fundamentos do uso do Matplotlib.

Folhas de referência do Python Matplotlib
Fonte da imagem: DataCamp

Esses recursos irão ajudá-lo a construir uma compreensão sólida do Matplotlib. Mas, se você quiser ir além para dominar a biblioteca, isto apostila pelos criadores oficiais do Matplotlib e este artigo regenerativo ensinará dicas e truques para levar seus gráficos e visualizações para o próximo nível.

Saber como criar visualizações atraentes é uma habilidade essencial que todo cientista de dados precisa para se destacar em seu trabalho. Espero que você possa usar esses recursos para desenvolver e aprimorar suas habilidades de visualização de dados e levar sua carreira para o próximo nível.

Sara Metwalli é um Ph.D. candidato na Keio University pesquisando maneiras de testar e depurar circuitos quânticos. Sou estagiário de pesquisa da IBM e defensor do Qiskit, ajudando a construir um futuro mais quântico. Também sou redatora de Medium, Built-in, She Can Code e KDN, escrevendo artigos sobre programação, ciência de dados e tópicos de tecnologia. Também sou líder no capítulo internacional Woman Who Code Python, uma entusiasta de trens, uma viajante e uma amante da fotografia.