O que é o Python matplotlib?
Quais as funcionalidades do Python matplotlib?
Quais os melhores comandos do Python matplotlib?

Saiba o que é a biblioteca de gráficos Python Matplotlib e como ela funciona!

Descubra por que o Python Matplotlib está se tornando uma tendência entre programadores e como essa biblioteca de gráficos pode ser uma escolha vantajosa.

Thiago Coutinho
Por: Thiago Coutinho
Saiba o que é a biblioteca de gráficos Python Matplotlib e como ela funciona!

Um dos pontos fortes da linguagem de programação Python é sua utilização na manipulação e visualização de dados. Para isso, existe a biblioteca Python matplotlib, que gera gráficos e permite que você crie uma figura a partir de um conjunto de dados.

Com ela, podemos criar imagens bastante customizáveis, e no nosso gráfico podemos alterar aspectos visuais e torná-lo bastante atrativo. Por isso, é uma das ferramentas mais poderosas do Python para a data science.

Assim, nesse artigo, vamos ver os seguintes tópicos:

●     O que é o Python matplotlib?

●     Quais as funcionalidades do Python matplotlib?

●     Quais os melhores comandos do Python matplotlib?

O que é o Python matplotlib?

A Python Matplotlib é uma biblioteca da linguagem de programação Python, utilizada para visualização de dados e plotagem gráfica. Ela é utilizada pela extensão de matemática numérica do Python, a NumPy, e pela biblioteca SciPy.

Seu objetivo é ser uma alternativa viável de código aberto e plataforma cruzada ao MATLAB. O MATLAB (Matrix Laboratory) é uma plataforma de programação projetada especificamente para engenheiros e cientistas de dados, para analisar e projetar sistemas e produtos.

Os desenvolvedores também podem usar APIs (interfaces de programação de aplicativos) do matplotlib para incorporar gráficos em aplicativos GUI.

A Python Matplotlib fornece uma API orientada a objetos para embutir gráficos em aplicativos usando kits de ferramentas de GUI de uso geral, como Tkinter, wxPython, Qt ou GTK.

A biblioteca foi originalmente desenvolvida por John D. Hunter. Desde então, ela tem uma comunidade de desenvolvimento ativa e é distribuída sob uma licença BSD.

Nos últimos anos a o crescimento da linguagem Python foi enorme. Grandes sites como GitHubStack Overflow e TIOBE mostram como a popularidade dessa linguagem aumentou, se tornando a segunda linguagem mais amada, segundo a pesquisa do Stack Overflow com milhares de desenvolvedores.

Além disso, o mercado de trabalho procura, cada vez mais, profissionais capacitados que sabem como utilizar o máximo da linguagem.

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Quais as funcionalidades do Python matplotlib?

Uma das funcionalidades mais importantes da Matplotlib é sua capacidade de funcionar bem com muitos sistemas operacionais e back-ends gráficos.

A Matplotlib suporta dezenas de back-ends e tipos de saída, o que significa que você pode contar com ela para funcionar independentemente do sistema operacional que estiver usando ou do formato de saída que desejar. Essa abordagem de plataforma cruzada é um dos grandes pontos fortes da biblioteca.

Esse fator ocasionou na formação de uma grande base de usuários, criando uma comunidade ativa que sempre busca aperfeiçoar a biblioteca e suas ferramentas poderosas. Por isso, a Matplotlib é tão difundida no mundo científico do Python.

As versões recentes do Matplotlib tornam muito fácil definir novos estilos de plotagem, e os usuários têm desenvolvido novos pacotes que se baseiam em seus poderosos componentes internos para utilizar o Matplotlib por meio de frameworks mais limpos e modernos, como por exemplo Seaborn, ggpy, HoloViews, Altair e Pandas.

A biblioteca permite que você crie quase qualquer visualização que você possa imaginar. Além disso, existe uma extensa disponibilidade de ferramentas Python construídas em torno dele, e muitas das ferramentas de visualização e bibliotecas  mais avançadas usam matplotlib como base.

Outro ponto é que a matplotlib possui duas interfaces.

Primeira interface

A primeira é baseada no MATLAB e usa uma interface baseada em estado. A biblioteca foi originalmente escrita como uma alternativa Python para usuários MATLAB, e muito de sua sintaxe reflete esse fato. As ferramentas de estilo MATLAB estão contidas na interface pyplot (plt).

É importante notar que esta interface mantém o controle da figura e de cada eixo x e y atual, que são onde todos os comandos plt são aplicados. Você pode obter uma referência a eles usando as rotinas plt.gcf () (obter a figura atual) e plt.gca () (obter os eixos atuais).

Embora esse tipo de interface seja rápida e conveniente para plotagens simples, podemos  ter problemas. Para suprir as limitações dessa interface, a segunda opção é uma interface orientada a objetos.

Segunda interface

Ela está disponível para situações mais complicadas e para quando você quiser mais controle sobre sua figura. Em vez de depender de alguma noção de uma figura ou eixos "ativos", na interface orientada a objetos, as funções de plotagem são métodos de objetos Figura e Eixos explícitos.

Para plotagens mais simples, a escolha de qual estilo usar é em grande parte uma questão de preferência, mas a abordagem orientada a objetos pode se tornar uma necessidade à medida que as plotagens se tornam mais complicadas.

Quais os melhores comandos do Python matplotlib?

A Python matplotlib possui comandos muito úteis para gerar vários tipos de gráficos, como gráficos de barras, gráficos de dispersão, gráficos de pizza, gráfico de linhas, entre outros.

Os gráficos de barras são um dos tipos mais comuns de gráficos e são usados ​​para mostrar dados associados a variáveis ​​categóricas. A interface Pyplot fornece um método bar () para fazer gráficos de barras que levam os seguintes argumentos: variáveis ​​categóricas, seus valores e cor (se você quiser especificar alguma).

Para fazer gráficos de barras horizontais, podemos usar o método barh (). Também podemos passar um argumento xerr (eixo x) com seu valor ou yerr (eixo y, no caso dos gráficos de barras verticais acima) para representar a variação em nossos dados.

Ainda, é possível criar gráficos de barras empilhados horizontalmente usando o método bar () duas vezes e passando os argumentos que definem o índice e a largura de nossos gráficos de barras para empilhá-los horizontalmente.

Da mesma forma, para empilhar verticalmente os gráficos de barras, utilizando um argumento bottom e definindo o gráfico de barras que queremos empilhar abaixo como seu valor.

Outro tipo básico de gráfico é o gráfico de pizza, que pode ser feito usando o método pie (). Também podemos definir argumentos como parâmetros para personalizar nosso gráfico de pizza, adicionando uma sombra, destacando uma fatia ou inclinando ela em um ângulo.

Por fim, os histogramas são um tipo muito comum de plotagem quando trabalhamos com dados como altura e peso, preços de ações, tempo de espera de um cliente, entre outros, que são de natureza contínua. Os dados do histograma são plotados dentro de um intervalo em relação à sua frequência.

Esses gráficos de probabilidade e estatística formam a base para várias distribuições, como distribuição normal, distribuição t, entre outras. Para utilizá-lo no Python matplotlib, basta escrever o comando plt.hist.

Graças às características de programação moderna e volátil, o Python se tornou a linguagem queridinha dos cientistas de dados. Como a área trabalha com grandes volumes de dados, o famoso Big Data, a principal função da linguagem é ajudar a transformar dados em informações úteis para empresas e negócios.

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Thiago Coutinho

Thiago Coutinho

Thiago é engenheiro de produção, pós-graduado em estatística e mestre em administração pela UFJF. Especialista Black Belt em Lean Six Sigma, trabalhou na Votorantim Metais e MRS Logística, onde foi gestor e especialista em melhoria contínua. Com certificações MOS® e Auditor Lead Assessor ISO 9001, atuou em projetos de consultoria e ministrou treinamentos e palestras em congressos como ENEGEP e Six Sigma Brasil. Professor nas áreas de Gestão e Empreendedorismo, é fundador do Grupo Voitto e mentor de empresas, dedicando-se à liderança executiva da Voitto, com a visão de torná-la a maior escola online de gestão do Brasil.

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