Construindo Plots com Matplotlib em Python
Summary
TLDRThis educational video script introduces viewers to creating graphs using Python's Matplotlib library. The instructor demonstrates how to import Matplotlib and its pyplot package, creating simple plots with minimal code. The script emphasizes the ease of graph creation, showcasing customization options like labels, titles, and legends. It introduces the concept of 'grammar of graphics,' highlighting the layers involved in building a graph. The tutorial aims to simplify data visualization, making Python programming for graphs accessible.
Takeaways
- 📊 The script introduces the concept of creating plots or graphs as a visual representation of data using Python.
- 💻 It mentions the use of the Matplotlib library, specifically the pyplot package, for creating and customizing plots within a Jupyter notebook.
- 🔧 The script explains that Matplotlib is not just a plotting library but a comprehensive tool for data visualization in data analysis, machine learning, and more.
- 📈 The speaker demonstrates how to create a simple plot using the `plot` method of the pyplot module, passing two lists of numbers as arguments.
- 🖼️ The script highlights the ability to customize plots with various parameters, such as axis labels, titles, and colors, to enhance data interpretation.
- 🛠️ The concept of 'grammar of graphics' is introduced, which is a set of rules and best practices for creating effective and understandable graphs.
- 🎨 The script showcases how to add layers to a plot, such as data layers, legends, text, and even multiple plots on top of each other.
- 📝 The speaker emphasizes the ease of creating plots with Python, suggesting that with just a few lines of code, one can produce sophisticated visualizations.
- 🌈 Examples are given on how to add labels to axes, titles to plots, and legends to differentiate between data series within the same graph.
- 🔑 The script concludes by encouraging viewers to learn more about the 'grammar of graphics' and to explore the full potential of data visualization tools like Matplotlib.
Q & A
What is the main focus of the video script?
-The main focus of the video script is to introduce the concept of creating graphs or plots using Python, specifically with the Matplotlib library.
Why is Matplotlib a popular choice for data visualization in Python?
-Matplotlib is popular because it is a comprehensive library for creating static, interactive, and animated visualizations in Python, widely used in data analysis, scientific computing, and machine learning.
What is the term used to describe a graphical representation of data in the script?
-The term used to describe a graphical representation of data is 'plot' or 'pote' in Portuguese.
Which specific package within Matplotlib is mentioned for creating and customizing plots?
-The specific package mentioned within Matplotlib for creating and customizing plots is 'pyplot'.
How does the script suggest importing the 'pyplot' package from Matplotlib?
-The script suggests importing 'pyplot' from Matplotlib by using 'from matplotlib import pyplot as plt', where 'plt' is an alias for 'pyplot'.
What is the purpose of the 'plt.show()' function in the context of the script?
-The 'plt.show()' function is used to display the plot that has been created within the script.
What does the script imply about the ease of creating plots in Python over time?
-The script implies that creating plots in Python has become increasingly easier over time, with the evolution of libraries like Matplotlib making the process more straightforward.
What is the term used in the script to describe the area where the graph is drawn?
-The term used to describe the area where the graph is drawn is 'plot area'.
How can the script's content be complemented with additional information?
-The script's content can be complemented by reading the definitions provided in the Tijuca notebook, which are meant to supplement the video's explanations.
What is the concept introduced in the script that compares creating a plot to constructing layers?
-The concept introduced is the 'grammar of graphics', which likens creating a plot to building a set of layers, such as data, legend, text, and multiple plots on top of each other.
How does the script demonstrate customizing a plot with labels and titles?
-The script demonstrates customizing a plot by using methods like 'xlabel', 'ylabel', and 'title' to add labels and titles to the x-axis, y-axis, and the overall plot, respectively.
Outlines
📊 Introduction to Data Visualization with Plotly in Python
The speaker begins by introducing the concept of data visualization through graphical representations, specifically mentioning the use of plots or charts to visualize data. They emphasize the wide application of this technique in data analysis, science, and machine learning. The speaker introduces Plotly, a library for creating interactive and visually appealing graphs, and notes that it is part of the larger Matplotlib library, which offers a broader set of functionalities. They also highlight the importance of the 'plotly' package within Matplotlib for creating and customizing plots, referring to it affectionately as 'plt'. The tutorial aims to guide viewers on how to create these plots within a Jupyter notebook environment, using simple Python code. The speaker also touches on the idea that creating plots within the notebook is more interactive and visually integrated compared to saving them separately. The process of creating a basic plot with two lists of data and using the 'show' method to display it is explained. The speaker concludes by suggesting that creating plots in Python is straightforward and will demonstrate how to customize these plots with more code examples in the future.
🌈 Customizing Plots with Labels, Titles, and Legends
In this segment, the speaker delves into the customization of plots by adding labels to the x and y axes, as well as a title for the graph. They demonstrate how to use the 'xlabel' and 'ylabel' methods to assign these labels, and the 'title' method to add a title to the plot. The speaker also introduces the concept of 'grammar of graphics', which is a framework for constructing graphs by layering different elements such as data, legends, and text. They mention that creating a plot is akin to creating a layered composition, each with its own significance. The speaker uses the example of 'ggplot2' from the R language, which is built on the grammar of graphics, to illustrate this concept. They then proceed to create a more customized plot by defining x and y labels directly within the 'plot' function and adding a legend using the 'legend' method. The speaker concludes by emphasizing the customizability of plots, including the ability to position the legend and title at various locations within the graph, and hints at further customization techniques to be covered in subsequent videos.
Mindmap
Keywords
💡Plot
💡Matplotlib
💡Pyplot
💡Data Visualization
💡Customization
💡Legend
💡Axis Labels
💡Title
💡Jupyter Notebook
💡Magic Command
💡Grammar of Graphics
Highlights
Introduction to constructing the first graphs using Matplotlib in Python.
Explanation of the term 'plot' as a graphical representation of data.
Matplotlib is a library for creating visual representations, not just for plotting.
Importing the 'pyplot' package from Matplotlib for graph creation and customization.
Using 'plt' as a nickname for 'pyplot' to create graphs within the browser page.
Creating the first plot with the 'plot' method and displaying it using 'plt.show'.
The simplicity of creating graphs in Python with just a few lines of code.
Evolution of graph creation becoming easier over time with Matplotlib.
Definition of the plot area and the ability to manipulate it with Matplotlib.
Customization options for the plot area, including axis scales and line colors.
Adding labels and titles to the plot using 'xlabel', 'ylabel', and 'title' methods.
Concept of the 'grammar of graphics' as a framework for creating layered and complex plots.
Introduction to the 'ggplot2' library in R, which is based on the grammar of graphics.
Creating a more customized plot with labels and legends using the 'plot' method and 'legend' function.
Customization of plot legends, including position and text.
Continuation of the tutorial in the next video for further exploration of graph customization.
Transcripts
[Música]
já vamos construir os primeiros gráficos
os primeiros potes comete pote Lib em
Python por gentileza Me acompanhe ao
longo do Tijuca notebook você vai
encontrar uma série de definições que
complementam as minhas explicações então
você pode dar um pause no vídeo fazer a
leitura do texto que você vê agora aí na
sua tela ou se por acaso já abriu junto
notebook que eu fornecer ao final do
capítulo também pode dar um pause no
vídeo fazer a leitura você vai
complementar tudo que eu vou explicar ok
O que é um pote é uma representação
gráfica de dados tudo bem eu quero olhar
para os dados de maneira visual de
maneira gráfica nesse caso eu vou usar
um pote Ou se você quiser chamar apenas
de gráfico tudo bem mas é uma
representação gráfica de dados esse tema
plot é amplamente usado em análise de
dados ciência de dados machine learning
O próprio match Pot Lib não é tem plot
no nome o que indica que ela é
biblioteca para construção de gráficos
de representações visuais tudo bem bom o
médico eu importei aqui em cima ele tem
um conjunto de funções para você criar
os gráficos só que dentro do match Lib
tem um outro pacote chamado pai plot que
específico para construção e
customização de gráficos então é um
pacote dentro do outro o pai plot é tão
incrível que tem que usar o pylot Ok ele
faz com que você dorme o médico pote Lib
ainda melhor então eu vou importar a
partir do matchport Lib o pai plot vou
chamar de plt um apelido carinhoso eu
vou colocar o recentemente pote libre
para que os gráficos sejam criados nesta
página do meu navegador porque é
possível criar os gráficos fora desta
página ele abrir uma outra página e
criar o gráfico separado para você mas
não é o que eu quero eu quero sempre
criar os gráficos dentro do jogo do
notebook pelo menos aqui para explicar
os tudo bem tudo que tiver presente aqui
no começo normalmente a operador Mágico
do Júpiter notebook hein Não é comando
Python fica atento a isso vamos então
importar o pai pode e na sequência vou
criar o primeiro plot a partir do plt
que é o apelido carinhoso que demos para
o pai plot do médio porte Lib eu vou
chamar o método plot nesse método veja
que eu tô passando entre parênteses duas
listas Python concorda que são duas
listas Por que são duas listas abre e
fecha a colchetes não é isso conceito de
lista hein pai Então são duas listas de
números primeira lista segunda lista o
método plot vai pegar esses valores e
vai criar um gráfico para nós E aí eu
estou usando o plt show show é mostrar
né para indicar por gentileza
cria o gráfico e mostre o que eu posso
criar o gráfico e salvar em disco por
exemplo eu não preciso visualizar não é
Ou seja não precisa olhar para o gráfico
aqui no Júpiter Eu posso salvar em disco
nesse caso eu quero é olhar para o
gráfico então eu uso o plt show executa
e pronto gráfico criado com sucesso
usamos duas linhas de código então essa
coisa de que programar em Python para
criar gráficos é difícil não é bem assim
não é nós podemos criar bons gráficos
com uma linha de código vou mostrar
vários exemplos para você bem como
podemos customizar os gráficos com
várias linhas de código mas ao longo dos
anos a criação dos gráficos
vem se tornando cada vez mais fácil eu
já uso match Pocket livre há um bom
tempo já ensina que na dsa também é um
bom tempo é incrível acompanhar a
evolução como vai se tornando cada vez
mais fácil a criação de gráficos ao
longo do tempo bom isso aqui que você vê
é um gráfico ou se você preferir é um
pote ou ainda uma representação gráfica
dos dados tudo isso aqui toda essa área
onde o gráfico foi desenhado nós
chamamos de área de plota e eu posso
manipular essa área de plotagem através
de parâmetros com Netpoint Lib o que eu
vou ensinar para você daqui a pouquinho
Inclusive eu posso pegar essa área de
plotagem e dividir em duas áreas duas
sub áreas ou em quatro sub áreas ou em 8
sub áreas criar vários gráficos em
paralelo um em cima do outro posso
manipular tudo isso na hora que tiver
criando os gráficos
veja ainda que ele colocou os valores
não é da escala no eixo X e no eixo Y
isso aí pode ser manipulado a cor da
linha também pode ser modificada eu
posso adicionar legenda por exemplo tudo
isso aqui customizado Vamos combinar
assim tudo isso aqui pode ser
customizado como é que pode vejamos
então outros e outros exemplos vou criar
agora mais duas listas x e y vou então
chamar o plot e passar X e Y como
argumento ao invés de passar direto a
lista como eu fiz aqui em cima vou
passar as duas variáveis x y agora eu
vou acrescentar Rainbow e x aí eu chamo
o método x Label e aí coloco entre aspas
simples o texto que eu quero mesma coisa
para o leigo Y também vou colocar um
título então eu coloco a função tytow
indicando que eu quero um título desse
caso o texto entre aspas eu quero
visualizar o gráfico chama então o
método show vamos criar as duas
variáveis na sequência criamos o gráfico
veja que agora o gráfico já está bem
mais customizado não é então nós
colocamos Label em x e y colocamos o
título tudo isso usando outros métodos
do plt aqui ó só você chamar os métodos
você vai acrescentando camadas aliás
aqui tem um conceito interessantíssimo
que é o conceito de gramática dos
gráficos já ouvi falar sobre isso nunca
ouviu falar Recomendo o último custo da
formação cientista de dados que eu
ensino completamente a gramática dos
gráficos um gráfico de fato é um
conjunto de camadas você vai desenhando
camadas uma acima da outra tem a camada
de dados tem a camada de legenda tem a
camada de texto tem camada de um gráfico
em cima do outro esse é o conceito de
gramática dos gráficos Aliás o ggprote 2
que eu apresentei aí no vídeo introdução
deste Capítulo GG significa gramática
dos gráficos no termo inglês obviamente
né então GG Lote 2 da linguagem R foi
criado exatamente em cima do conceito de
gramática dos gráficos você acha que
criar um gráfico é só desenhar assim uma
imagem não criar um gráfico é quase uma
ciência por si só você tem uma série de
regras de padrões de boas práticas que
aliás também ensina no curso gratuito de
powerbiai aqui na dsa se quiser aprender
completamente o conceito de gramática
dos gráficos é o último custo da
formação cientista de dados mas um
exemplo vou criar agora X2 e Y2 duas
novas listas vou então chamar o pote e
aí vou colocar X2 Y2 já dizendo que eu
quero Label ou seja eu posso colocar o
Label a partir da própria função plot
usar um outro método à parte eu então
chama o método legend para poder colocar
uma legenda ele vai colocar
automaticamente e o plt show para poder
mostrar o resultado E aí está para você
eu então definir o Label e eu disse que
eu quero mostrar a legenda ele pega o
Label coloca na legenda para você que
esse texto né que aparece aqui no canto
superior esquerdo aliás dá para você
colocar alergia na hora que você quiser
do lado esquerdo direito na parte de
cima de baixo tudo isso também é
customizável continuamos no próximo
vídeo tá
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