Data Science do zero: Primeiras regras com o Python
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| Gráficos de Barra
Um gráfico de barra é uma boa escolha quando você quer mostrar como algumas quantidades variam entre um conjunto particular de itens. Por exemplo, a Figura 3-2 mostra quantas premiações do Oscar cada uma das variedades dos filmes ganharam: movies = ["Annie Hall", "Ben-Hur", "Casablanca", "Gandhi", "West Side Story"] num_oscars = [5, 11, 3, 8, 10] # barras possuem o tamanho padrão de 0.8, então adicionaremos 0.1 às # coordenadas à esquerda para que cada barra seja centralizada xs = [i + 0.1 for i, _ in enumerate(movies)] # as barras do gráfico com as coordenadas x à esquerda [xs], alturas [num_oscars] plt.bar(xs, num_oscars) plt.ylabel("# de Premiações") plt.title("Meus Filmes Favoritos") # nomeia o eixo x com nomes de filmes na barra central plt.xticks([i + 0.5 for i, _ in enumerate(movies)], movies) plt.show() Figura 3-2. Um gráfico de barra simples Um gráfico de barra também pode ser uma boa escolha para criar gráficos de histogramas de valores numéricos carregados, a fim de explorar visualmente como os valores são distribuídos, como na Figura 3-3: grades = [83,95,91,87,70,0,85,82,100,67,73,77,0] decile = lambda grade: grade // 10 * 10 histogram = Counter(decile(grade) for grade in grades) plt.bar([x - 4 for x in histogram.keys()], # move cada barra para a esquerda em 4 histogram.values(), # dá para cada barra sua altura correta 8) # dá para cada barra a largura de 8 plt.axis([-5, 105, 0, 5]) # eixo x de –5 até 105, # eixo y de 0 até 5 plt.xticks([10 * i for i in range(11)]) # rótulos do eixo x em 0, 10, …, 100 plt.xlabel("Decil") plt.ylabel("# de Alunos") plt.title("Distribuição das Notas do Teste 1") plt.show() Figura 3-3. Usando um gráfico de barra para um histograma O terceiro argumento para plt.bar especifica a largura da barra. Aqui, escolhemos a largura 8 (o que deixa um espaço pequeno entre as barras, já que nosso agrupamento possui o tamanho 10). Andamos com a barra em 4, para que (por exemplo) a barra “80” tenha seu lado esquerdo e direito em 76 e 84, e (portanto) seu centro em 80. A chamada para plt.axis indica que queremos que o eixo x varie entre –5 até 105 (para que as barras “0” e “100” sejam mostradas por completo), e que o eixo y deveria variar de 0 até 5. A chamada para plt.xticks coloca os rótulos do eixo x em 0, 10, 20, …, 100. Seja criterioso quando usar plt.axis() . Ao criar gráficos de barra, não começar o eixo y em 0 é considerado ruim, já que essa é uma maneira fácil de enganar as pessoas (Figura 3-4): mentions = [500, 505] years = [2013, 2014] plt.bar([2012.6, 2013.6], mentions, 0.8) plt.xticks(years) plt.ylabel("# de vezes que ouvimos alguém dizer 'data science'") # se você não fizer isso, matplotlib nomeará o eixo x de 0, 1 # e então adiciona a +2.013e3 para fora do canto (matplotlib feio!) plt.ticklabel_format(useOffset=False) # enganar o eixo y mostra apenas a parte acima de 500 plt.axis([2012.5,2014.5,499,506]) plt.title("Olhe o "Grande" Aumento!") plt.show() Figura 3-4. Um gráfico com um eixo y enganador Na Figura 3-5, usamos eixos mais sensatos e, agora, parece menos impressionante: plt.axis([2012.5,2014.5,0,550]) plt.title("Não Tão Grande Agora") plt.show() Figura 3-5. O mesmo gráfico sem um eixo y enganador |