Este projeto foi desenvolvido para explorar a criação de gráficos em Python utilizando a biblioteca Matplotlib, em conjunto com Pandas e NumPy. A proposta incluiu a visualização de dados em diferentes formatos, como tabelas, gráficos de pizza, gráficos de linha e gráficos de dispersão.
- Python 🐍
- Pandas 📑
- NumPy 🔢
- Matplotlib 📊
Este projeto é dividido em diversas seções, cada uma com comandos e funcionalidades específicas:
Foi criada uma série em Pandas para mostrar o número de alunos por diferentes níveis de titulação.
python
import pandas as pd
Titulação = pd.Series(['Doutorado', 'Mestrado', 'Especialização', 'Graduação', 'Cursos Técnicos'],
index=[20, 15, 85, 145, 320])
print(Titulação)
Aqui, criamos um DataFrame para exibir a titulação e a quantidade de alunos em forma de tabela.
df = pd.DataFrame({'Titulação': ['Doutorado', 'Mestrado', 'Especialização', 'Graduação', 'Cursos Técnicos'],
'Quantidade': [20, 15, 85, 145, 320]})
print(df)
Um DataFrame para mostrar as calorias e o percentual de gordura de diferentes alimentos.
df = pd.DataFrame({'calorias': [200, 350, 550], 'gordura (%)': [0, 15, 35]},
index=['banana', 'macarrão', 'cachorro quente'])
print(df)
Usamos o NumPy para criar uma matriz 3D com 50 elementos, explorando as propriedades de shape, dimensões e número de elementos.
import numpy as np
v = np.array(range(50)).reshape(2, 5, 5)
print('Shape = ', v.shape)
print('Número de dimensões = ', v.ndim)
print('Número de elementos = ', v.size)
print('Tensor v = \n', v)
Criamos um gráfico de pizza para representar o número de alunos em cada escola, incluindo porcentagens exibidas em branco para melhor visibilidade.
import matplotlib.pyplot as plt
fatias = [540, 475, 560, 280, 613, 125, 140, 90, 50]
print('Alunos por escolas e creches.')
alunos = ['Luiz De Oliveira', 'Calil Miguel Allem', 'José Antonio Francisco', 'Barão De Santo Ângelo', 'Diogo Penha', 'Estrelinha Do Mar', 'Peixinho Dourado', 'Golfinho Do Mar', 'Abelinha']
divisao = ['yellow', 'orange', 'blue', 'green', 'gray', 'pink', 'gold', 'purple', 'brown']
plt.pie(fatias, labels=alunos, colors=divisao, startangle=90, shadow=True, explode=(0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.1,), autopct='%1.1f%%')
plt.show()
Exibimos um gráfico de linha simples para representar relações entre duas variáveis.
x = [1, 3, 5]
y = [1, 2, 5]
plt.plot(x, y)
plt.title('Exemplo de Gráfico de Linha')
plt.xlabel('Variável 1')
plt.ylabel('Variável 2')
plt.plot(x, y, label='Uma legenda')
plt.legend()
plt.show()
Por fim, um gráfico de dispersão com pontos no formato de estrela para destacar a distribuição dos dados.
x = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]
y = [5, 2, 4, 5, 6, 8, 4, 8]
plt.scatter(x, y, label='Pontos', color='b', marker='*', s=100)
plt.legend()
plt.show()
As visualizações criadas incluem:
Gráficos de Pizza com porcentagens em destaque. Gráficos de Linha para visualização de dados sequenciais. Gráficos de Dispersão para observar a distribuição de pontos em um plano cartesiano.
git clone https://github.com/seu-usuario/projeto-visualizacao-dados.git
pip install numpy pandas matplotlib
Execute o código em um ambiente Python (Google Colab, Jupyter Notebook ou IDE como PyCharm).
Este projeto é uma excelente introdução à manipulação de dados e visualização com Python, Pandas, NumPy e Matplotlib. 🧠
Este projeto é de uso livre para estudos e prática. Compartilhe e contribua! 🌟
Feito com ❤️ e Python! 🚀
Esse README cobre todos os comandos e funcionalidades que você explorou, com instruções de uso e explicações de cada etapa.
Vamos codar! 🚀