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Matplotlib¶
Vimos, anteriormente, que podiamos importar bibliotecas que nos permitiam obter outras funcionalidades. Vamos aqui introduzir mais uma.
O Matplotlib é um módulo bastante útil para a criação de gráficos e desenhos para representação de dados. Vamos ver alguns exemplos.
In [10]:
import matplotlib.pyplot as plt
#Listas com dados que queremos representar
x1 = [0,1,2,3,4,5,6,7,8]
y1 = [0,1,4,9,16,25,36,49,64]
x2 = [0,1,2,3,4]
y2 = [0,1,8,27,64]
x3 = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6]
y3 = [0.0, 1.0, 5.656854249492381, 15.588457268119896, 32.0, 55.90169943749474, 88.18163074019441]
plt.plot(x1,y1)
plt.plot(x2,y2, color="red", marker="o")
plt.plot(x3,y3, color="orange", linestyle="--", linewidth=7)
plt.xlabel("x")
plt.ylabel("y")
plt.show()
Como podemos observar, os dados, na forma de listas, são representados através da função plot, cujos argumentos são, para além destas, definições relacionadas com o estilo do gráfico, como a cor e grossura da linha, ou o tipo de marker.
In [47]:
import numpy as np
plt.plot([.5],[.5], color='gold', ms=300, marker="o", ls="")
plt.plot([.38, .62], [.63, .63], color='black', ms=10, marker="o", ls="")
plt.scatter([.38, .62], [.63, .63], c='red', s=1000, marker="3", lw=10)
X = [0.3 + i/250 for i in range(101)]
Y = [np.sqrt(0.2**2 - (x-.5)**2) + 0.2 for x in X]
plt.plot(X, Y, c='black', linewidth=8)
Y = [-np.sqrt(0.2**2 - (x-.5)**2) + 0.2 for x in X]
plt.plot(X, Y, c='black', linewidth=8)
X2 = [0.3+0.004*i for i in range(101)]
Y2 = [-2* (x-.5)**2 +0.38 for x in X]
# plt.plot(X2, Y2, c='black', linewidth=8)
plt.xlim(0,1)
plt.ylim(0,1)
Out[47]:
(0.0, 1.0)
In [ ]: