O documento descreve vários métodos para plotagem e organização de gráficos em Python, incluindo subplots para comparar múltiplos gráficos, grids para particionar figuras, sobreposição de eixos, histrogramas, box plots, heatmaps e plots 3D. Também menciona recursos avançados como animação, interatividade e eventos.
7. GridSpec
● Particionar a figura em subplots
● Mais poderoso que o subplot
gspec = gs.GridSpec(rows, columns)
...
plt.subplot(gspec[row, columns])
...
8. Sobreposição - Axes
● Desenhar um gráfico em cima de
outro
ax1 = fig.add_axes([x1, y1, w1, h1])
...
ax1.plot(...)
...
ax2 = fig.add_axes([x2, y2, w2, h2])
...
ax2.plot(...)
...
10. Histograms
● Distribuição de frequência
● Por padrão:
○ Eixo X = Determinado Caso
○ Eixo Y = Frequência do caso
plt.hist(sample)
● Parâmetros
○ bins => nº de colunas
○ orientations => 'horizontal' or 'vertical'
○ normed => True or False
11. Box Plots
● Diagrama de caixas
● Representar a variação dos dados de uma variável por meio de
quartis
plt.boxplot(sample)
● Parâmetros
○ X = Endentação da caixa, sendo 0(Sem) ou 1(Com).
○ K = Tipo de pontos da discrepância.
○ Y = Orientação das caixas, sendo 0(Horizontal) ou 1(Vertical).
○ Z = Tamanho do whisker.
15. Animation
● Animação feita a partir da chamada repetitiva de uma função
import matplotlib.animations as an
animation.FuncAnimation(fig, FuncName, interval = 100)
16. Interactivity
● Chamada de determinada função, com a ocorrência de algum
evento
plt.gcf().canvas.mpl_connect(Event, NameFunc)