Tutoriais Matplotlib

Este laboratório irá guiá-lo através do processo de personalização do Matplotlib usando folhas de estilo e rcParams. Matplotlib é uma biblioteca poderosa para criar visualizações em Python. Ao personalizar as propriedades e os estilos padrão do Matplotlib, você pode criar gráficos únicos e visualmente atraentes.

Neste laboratório, você aprenderá como plotar e manipular imagens usando a biblioteca Matplotlib em Python. Você aprenderá como importar dados de imagem para arrays NumPy, plotar arrays NumPy como imagens, aplicar esquemas de pseudocor, adicionar referências de escala de cores, examinar intervalos de dados específicos e explorar diferentes esquemas de interpolação.

Neste laboratório, aprenderemos como criar um gráfico de linha usando Matplotlib. Gráficos de linha são uma visualização básica que pode ser usada para representar pontos de dados conectados por segmentos de linha reta. Usaremos a biblioteca Matplotlib em Python para criar um gráfico de linha.

Matplotlib é uma biblioteca Python usada para plotar gráficos e visualizações de dados. Neste laboratório, você aprenderá como usar o Matplotlib para criar e salvar um gráfico de linha simples.

Neste laboratório, exploraremos o ciclo de vida de um gráfico usando Matplotlib. Começaremos com dados brutos e terminaremos salvando uma visualização personalizada. Aprenderemos como criar um gráfico, controlar seu estilo, personalizar sua aparência, combinar múltiplas visualizações e salvar o gráfico no disco.

Este tutorial fornece um guia passo a passo para usar a interface pyplot em Matplotlib. O módulo pyplot é uma coleção de funções que fazem o Matplotlib funcionar como o MATLAB, permitindo que você crie e personalize gráficos facilmente. Este tutorial pressupõe que você tenha uma compreensão básica do Matplotlib e seus conceitos.

Este tutorial irá guiá-lo pelos fundamentos do Matplotlib em Python, uma biblioteca de plotagem para a linguagem de programação Python. Neste tutorial, você aprenderá como criar e personalizar diferentes tipos de gráficos usando o Matplotlib.

Neste laboratório, aprenderemos como criar gráficos de barras usando a biblioteca Matplotlib do Python. Focaremos em como controlar a cor das barras e as entradas da legenda. Isso nos ajudará a criar um gráfico visualmente atraente, fácil de ler e entender.

Este laboratório foi projetado para fornecer um guia passo a passo para usar Matplotlib, uma biblioteca Python para criar visualizações. Matplotlib é uma ferramenta popular de visualização de dados nas comunidades científica e de engenharia. Este tutorial irá guiá-lo pelo processo de criação de visualizações usando Matplotlib.

Matplotlib é uma poderosa biblioteca de visualização de dados em Python. Ela oferece uma variedade de ferramentas para criar uma ampla gama de gráficos, diagramas e plots. Uma das características mais poderosas do Matplotlib é sua capacidade de escalar dados. Este laboratório irá apresentá-lo ao AsinhScale, que é uma transformação que permite plotar quantidades que cobrem uma faixa dinâmica muito ampla, incluindo valores positivos e negativos.

Neste laboratório, aprenderemos como quebrar texto automaticamente no Python Matplotlib. Também exploraremos como controlar o posicionamento e o estilo do texto em um gráfico Matplotlib.

Este laboratório ensinará como usar a função add_floating_axis no Matplotlib para adicionar eixos flutuantes a um gráfico, que podem ser usados para exibir informações adicionais sobre o gráfico. Especificamente, você aprenderá como ajustar o preenchimento dos rótulos das marcas de escala (tick labels) e dos rótulos dos eixos, bem como como ajustar a posição das marcas de escala (ticks) nos eixos flutuantes.

Na visualização de dados, as barras de cores são usadas para representar a gama de valores de um conjunto de dados usando cores. Matplotlib é uma biblioteca Python para criar uma variedade de visualizações, incluindo barras de cores. Neste laboratório, aprenderemos como personalizar os rótulos de marcação em uma barra de cores no Matplotlib.

Neste laboratório, você aprenderá como criar mapas de cores usando Matplotlib. Mapas de cores são úteis ao visualizar dados, pois fornecem uma maneira de representar dados numéricos através de cores. Matplotlib oferece uma variedade de mapas de cores embutidos, bem como a capacidade de criar mapas de cores personalizados.

Neste tutorial, aprenderemos como usar a biblioteca matplotlib para criar colorbars para visualizações. Colorbars são uma ferramenta útil para ajudar a interpretar visualizações, fornecendo uma escala de cores que corresponde aos dados que estão sendo plotados. Usaremos matplotlib para criar colorbars para visualizações com valores de dados positivos e negativos.

Neste laboratório, aprenderemos como criar um gráfico de demonstração de cores usando a biblioteca Matplotlib do Python. O Matplotlib oferece diversas maneiras de especificar cores, que podem ser usadas em gráficos, diagramas e outras visualizações. Exploraremos essas diferentes formas de especificar cores e as usaremos para criar um gráfico mostrando tensão vs. tempo.

Na visualização de dados, colormaps são usados para representar dados numéricos através de cores. No entanto, por vezes, a distribuição dos dados pode ser não linear, o que pode dificultar a identificação dos detalhes dos dados. Nesses casos, a normalização de colormaps pode ser usada para mapear colormaps em dados de maneiras não lineares, ajudando a visualizar os dados com mais precisão. Matplotlib fornece vários métodos de normalização, incluindo SymLogNorm e AsinhNorm, que podem ser usados para normalizar colormaps. Este laboratório demonstrará como usar SymLogNorm e AsinhNorm para mapear colormaps em dados não lineares.

Neste tutorial, aprenderemos como criar um caminho composto usando Matplotlib em Python. Um caminho composto é uma coleção de caminhos simples que podem ser usados para criar formas complexas. Criaremos um caminho composto combinando dois polígonos simples, um retângulo e um triângulo.