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Tipos de Gráficos
Apresentamos alguns tipos de graficos mais comuns.
Gráfico de Dispersão (scatter plot)
Um gráfico de Dispersão (scatter plot) consiste em um tipo de gráfico comumente utilizado para observar o comportamento entre duas variáveis (x, y) em um conjunto de dados. O exemplo a ser exibido irá utilizar os dados da tabela abaixo da planilha casas.xlsx:
import matplotlib.pyplot as plt
#Leitura dos dados da Planilha e movendo para o DataFrame data1
data1 = pd.read_excel('casas.xlsx')
# Pontos do Gráfico na côr Preta (c = 'k')
plt.scatter(data1['Preço (R$)'], data1['Área (m2)'], c='k')
plt.xlabel("Preços em Real")
plt.ylabel("Área em metros quadrados")
plt.show()
Gráfico de Barras
Para esse tipo de gráfico existe a função bar() que permite a definição de algumas características, como a espessura das barras, côr, entre outros. O eixo X deve ter a mesma quantidade de itens do eixo Y.
valor = np.array([20,22,24,26,28,30,32])
freq = np.array([100, 150, 170,180, 160, 120, 90])
width_n = 1.75 # Largura das Colunas
bar_color = 'k' # Côr da barra = Preto
plt.bar(valor, freq, width=width_n, color=bar_color)
plt.show()
Gráfico Pie Chart
O gráfico Pie Chart (pizza) é um diagrama circular onde os valores de cada categoria são representados proporcionais às respectivas frequências. Este gráfico pode vir acompanhado de porcentagens. Para construir um gráfico tipo pizza é necessário determinar o ângulo dos setores circulares (startangle) correspondentes à contribuição percentual de cada valor no total. O exemplo a ser exibido corresponde a tabela abaixo:
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
votos = np.array([842.201, 488.775, 553.424, 424.307, 272.500, 381.512, 261.386])
candi = ['Candidato A', 'Candidato B', 'Candidato C', 'Candidato D', 'Candidato E',
'Candidato F', 'Candidato G']
cores=['gold', 'red', 'blue', 'magenta', 'green','lightskyblue', 'yellowgreen']
# o atributo explode indica que fatia do gráfico será destacada. No exemplo abaixo, será a primeira fatia. A quantidade de valores é igual ao número de fatias do gráfico.
explode = (0.1, 0, 0, 0, 0, 0, 0) # explode 1st slice
# Atribuindo um título ao gráfico
plt.title('Eleição 2020 - Total de Votos')
plt.pie(votos, explode=explode, labels=candi, colors=cores, autopct='%1.1f%%', shadow=True, startangle=90)
#Adiciona Legenda
plt.legend(candi, bbox_to_anchor=(1.3, 1.3),loc='upper right')
#Centraliza o gráfico
plt.axis('equal')
#Ajusta o espaçamento para evitar o recorte do rótulo
plt.tight_layout()
plt.show()
Gráfico Histograma
Uma das formas mais simples de ilustrar a distribuição de um conjunto de valores de uma variável é o uso de histogramas. Um histograma é um gráfico de frequência que tem como objetivo ilustrar como uma determinada amostra ou população de dados está distribuída. Neste tipo de gráfico tem-se, no eixo horizontal, o conjunto (ou intervalos) de valores observados, enquanto que no eixo vertical, apresentase a frequência de ocorrência de cada valor (ou valores dentre de um intervalo) presente na amostra analisada.
Para se achar o número correto de intervalos (bis) devemos considerar as informações abaixo:
- tamanho = número de itens da amostra
- Range = valor máximo - valor mínimo da amostra
- número de intervalos = Raiz quadrada de tamanho
- largura de cada intervalo = Range / número de intervalos
idade= ([19, 21, 23, 25, 25, 29, 31, 33, 35, 37, 39, 41, 31, 19,
40, 34, 28, 32, 29, 34, 27, 27, 36, 29, 37, 31, 29, 33,
34, 39, 26, 27, 37, 33, 38, 34, 33, 29, 36, 28, 27, 34,
28, 27, 30, 28, 37, 37, 32, 36, 34, 38, 29, 30, 20, 30,
31, 25, 32, 27, 28, 38, 29, 28, 33, 37, 40, 41, 40, 27,
30, 27, 25, 25, 29, 25, 39, 29, 39, 24, 25, 28, 24, 29,
29, 24, 24, 28, 31, 36, 24, 24, 33, 34, 31, 28, 24, 30,
31, 37, 17, 30, 27, 32, 35, 26, 26, 34, 33, 25, 24, 32,
32, 22, 30, 25, 32, 25, 21, 20, 30, 29, 18, 23, 23, 35,
20, 18, 27, 29, 17, 35, 17, 21, 28, 17, 23, 25, 24, 23,
20, 29, 22, 21, 22, 26, 19, 24, 25, 22, 19, 23, 18, 22,
35, 30, 28, 27, 29, 29, 22, 25, 22, 29, 26, 22, 19, 22,
33, 24, 29, 28, 19, 26, 29, 19, 31, 21, 21, 26, 31, 29])
#Tamanho da amostra
tamanho= len(idade)
# quantidade de Classes (bins)
cl = int(round(tamanho**(1/2),0))
plt.title("Histograma de Idades")
plt.xlabel("Idades")
plt.ylabel("Frequências")
# Range é uma tupla indicando o intervalo das idades. alpha corresponde a saturação da cor
plt.hist(idade, bins = cl, range = ( min(idade), max(idade)), alpha = 0.6, color = 'g')
plt.tight_layout()
plt.show()
OBS: Apresentamos apenas alguns tipos de gráficos, mas há uma grande variedade de exemplos, inclusive com código fonte, de gráficos no endereço: https://matplotlib.org/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.subplot.html.
