Este capítulo apresenta a biblioteca de visualização Matplotlib e demonstra como você pode usá-la com dados.

Introdução à visualização de dados com a Matplotlib

Como utilizar a interface matplotlib.pyplot

Como adicionar dados a um objeto Axes

Personalização de gráficos

Personalização da aparência dos dados

Personalização de rótulos de eixos e inclusão de títulos

Múltiplos pequenos

Criação de uma grade de subgráficos

Criação de múltiplos pequenos com plt.subplots

Múltiplos pequenos com eixo y em comum

Introdução à Matplotlib

Os dados de séries temporais são dados que são registrados. A visualização desse tipo de dados ajuda a esclarecer tendências e relações entre os dados.

Como gerar gráficos de dados de séries temporais

Leitura de dados com um índice de tempo

Gráficos com dados de séries temporais

Como usar um índice de tempo para melhor visualização

Gráficos de séries temporais com diferentes variáveis

Gráficos com duas variáveis

Função para gerar gráficos com dados de séries temporais

Como usar uma função de geração de gráficos

Como anotar dados de séries temporais

Como anotar um gráfico com dados de uma série temporal

Gráficos de séries temporais: combinando tudo

Gráficos de séries temporais

As visualizações podem ser usadas para comparar dados de forma quantitativa. Este capítulo explica vários métodos para visualizações quantitativas.

Comparações quantitativas: gráficos de barras

Gráfico de barras

Gráfico de barras empilhadas

Comparações quantitativas: histogramas

Criação de histogramas

Histograma escalonado

Gráficos estatísticos

Como incluir barras de erro em um gráfico de barras

Como incluir barras de erro em um gráfico

Criação de diagramas em caixa

Comparações quantitativas: gráficos de dispersão

Gráfico de dispersão simples

Codificação de tempo por cores

Comparações quantitativas e visualizações estatísticas

Este capítulo mostra a você como compartilhar suas visualizações com outras pessoas: como salvar figuras como arquivos, ajustar a aparência e automatizar sua criação com base nos dados de entrada.

Como preparar figuras para apresentações

Seleção de um estilo para impressão

Como alternar estilos

Como salvar visualizações

Como salvar um arquivo várias vezes

Como salvar uma figura com diferentes tamanhos

Como automatizar figuras baseadas em dados

Valores exclusivos de uma coluna

Automatize sua visualização

Próximos passos

Como compartilhar visualizações com outras pessoas

Seattle weather

Austin weather

Climate data

Medals by country

Medalist weights

A visualização de dados em gráficos e figuras expõe os padrões subjacentes nos dados e fornece insights. Boas visualizações também ajudam a comunicar dados a outras pessoas e são úteis para analistas de dados e outros consumidores de dados. Neste curso, você aprenderá a usar a Matplotlib, uma poderosa biblioteca de visualização de dados do Python. A Matplotlib fornece os elementos básicos para que você crie visualizações valiosas de muitos tipos de conjuntos de dados. Você aprenderá a criar visualizações de diferentes tipos de dados e a personalizar, automatizar e compartilhar essas visualizações.

Introduction to Python

Aprenda a criar, personalizar e compartilhar visualizações de dados com Matplotlib.

Introdução à Visualização de Dados com a Matplotlib

Saiba como criar, personalizar e compartilhar visualizações de dados usando o Matplotlib.

Cientista de dados associado  Em Python

Visualização de dados em Python

Data Scientist

Preparing your figures to share with others

Changing plot style

Choosing a style

Back to the default

The available styles

The "bmh" style

Seaborn styles

Guidelines for choosing plotting style

Practice choosing the right style for you!

Como compartilhar visualizações com outras pessoas - Como preparar figuras para apresentações

Como preparar figuras para apresentações

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