Introdução à Programação / Programação I

Transcrição

1 Introdução à Programação / Programação I Aula 20: Traçado de gráficos Rita P. Ribeiro 2017/2018 Departamento de Ciência de Computadores

2 Nesta aula 1. Matplotlib 2. Geração de gráficos 3. Tipos de gráficos 4. Personalização de gráficos 5. Mais Exemplos INTRODUÇÃO À PROGRAMAÇÃO / PROGRAMAÇÃO I /2018: AULA 20 1

3 Motivação Os gráficos são uma das mais importantes ferramentas para a apresentação de dados. Ao relacionarem duas ou mais variáveis, os gráficos permitem-nos detetar, mais facilmente, tendências, padrões, estruturas. O traçado de um gráfico implica a definição: variáveis a apresentar intervalo de valores para as variáveis tipo de gráfico adequado significado de cada eixo título INTRODUÇÃO À PROGRAMAÇÃO / PROGRAMAÇÃO I /2018: AULA 20 2

4 Matplotlib

5 Matplotlib Matplotlib é uma biblioteca do Python usada para gerar gráficos 2D. Criada por John Hunter para examinar dados de pacientes com epilepsia. A primeira versão surgiu em Foi criada como uma alternativa ao MATLAB e tem, por isso, uma sintaxe semelhante. INTRODUÇÃO À PROGRAMAÇÃO / PROGRAMAÇÃO I /2018: AULA 20 3

6 Anatomia de um gráfico A biblioteca Matplotlib define duas componentes principais num gráfico: Figure - a janela onde tudo é desenhado. Axes - área onde é traçado o gráfico e onde se define: tipo de gráfico (linhas, barras, circular, etc.) eixos xx e yy etiquetas/rótulos dos eixos título legenda INTRODUÇÃO À PROGRAMAÇÃO / PROGRAMAÇÃO I /2018: AULA 20 4

7 Anatomia de um gráfico (cont.) INTRODUÇÃO À PROGRAMAÇÃO / PROGRAMAÇÃO I /2018: AULA 20 5

8 Interface pyplot A biblioteca Matplotlib oferece dois interfaces: uma interface poderosa orientada a objetos assente nas classes Figure e Axes para a manipulação dos gráficos; pyplot, uma interface que permite criar automaticamente, e de forma implícita, as componentes Figure e Axes para obter o gráfico desejado; é preferível usar o pyplot quando pretendemos gerar gráficos simples. import matplotlib.pyplot as plt # importa o módulo pyplot plt.plot([1,2],[2,4]) # cria, automaticamente, a figura e # a área onde é traçado o gráfico plt.title("um gráfico simples") # acrescenta um título à figura # e área de desenho atuais INTRODUÇÃO À PROGRAMAÇÃO / PROGRAMAÇÃO I /2018: AULA 20 6

9 Geração de gráficos

10 Geração de um gráfico A geração de um gráfico com a biblioteca Matplotlib envolve, tipicamente, os seguintes passos: 1. Criar a figura e a área para traçar o gráfico 2. Traçar o gráfico 3. Personalizar o gráfico 4. Mostrar a figura 5. Guardar a figura INTRODUÇÃO À PROGRAMAÇÃO / PROGRAMAÇÃO I /2018: AULA 20 7

11 Geração de um gráfico (cont.) import matplotlib.pyplot as plt # importar pyplot plt.plot([1,2,3,4],[1,4,9,16]) # (1) cria figura, área de desenho # e (2) traça o gráfico plt.title("um gráfico simples") # (3) personaliza o gráfico plt.show() # (4) mostra a figura plt.savefig("figura1.png") # (5) guarda a figura INTRODUÇÃO À PROGRAMAÇÃO / PROGRAMAÇÃO I /2018: AULA 20 8

12 Geração de um gráfico (cont.) Por omissão, a biblioteca Matplotlib define que os gráficos são primeiro gerados e, apenas no final, são apresentados. O comando mostra no ecrã a figura atual. matplotlib.pyplot.show() >>> plt.plot([1,2,3,4],[1,4,9,16]) [<matplotlib.lines.line2d object at 0x10b76fe48>] >>> plt.show() INTRODUÇÃO À PROGRAMAÇÃO / PROGRAMAÇÃO I /2018: AULA 20 9

13 Geração de um gráfico (cont.) Se quisermos guardar a figura atual num ficheiro, devemos usar o comando: matplotlib.pyplot.savefig(fname,) Formatos suportados: eps jpeg jpg pdf pgf png ps raw rgba svg svgz tif tiff Encapsulated Postscript Joint Photographic Experts Group Joint Photographic Experts Group Portable Document Format PGF code for LaTeX Portable Network Graphics Postscript Raw RGBA bitmap Raw RGBA bitmap Scalable Vector Graphics Scalable Vector Graphics Tagged Image File Format Tagged Image File Format INTRODUÇÃO À PROGRAMAÇÃO / PROGRAMAÇÃO I /2018: AULA 20 10

14 Tipos de gráficos

15 Gráficos de linhas matplotlib.pyplot.plot(x,y,) Exemplos: (a) plt.plot([1,4,9,16]) (b) plt.plot([1,2,3,4],[1,4,9,16]) (c) plt.plot([1,2,3,4],[1,4,9,16],[1,2,3,4],[1,8,27,48]) (a) (b) (c) INTRODUÇÃO À PROGRAMAÇÃO / PROGRAMAÇÃO I /2018: AULA 20 11

16 Gráficos de dispersão matplotlib.pyplot.scatter(x,y,) Exemplo: (a) plt.scatter(list(range(1,11)), [random.randint(10,40) for i in range(10)]) INTRODUÇÃO À PROGRAMAÇÃO / PROGRAMAÇÃO I /2018: AULA 20 12

17 Gráficos de barras matplotlib.pyplot.bar(left,height,) Exemplo: (a) plt.bar([0,1,2],[12,8,16]) INTRODUÇÃO À PROGRAMAÇÃO / PROGRAMAÇÃO I /2018: AULA 20 13

18 Mais gráficos Histogramas matplotlib.pyplot.hist(x,) Gráficos Circulares matplotlib.pyplot.pie(x,) Gráficos de Área matplotlib.pyplot.stackplot(x,y1,y2,y3,) etc. INTRODUÇÃO À PROGRAMAÇÃO / PROGRAMAÇÃO I /2018: AULA 20 14

19 Personalização de gráficos

20 Personalização de gráficos O módulo pyplot oferece a possibilidade de alterar diversas propriedades dos gráficos: título legenda rótulos dos eixos cor, espessura, estilo de linhas cor, estilo das marcas dos pontos limites, escala, valores apresentados nos eixos layout na figura etc. INTRODUÇÃO À PROGRAMAÇÃO / PROGRAMAÇÃO I /2018: AULA 20 15

21 Personalização de gráficos (cont.) Exemplo 1: definir título, legenda e rótulos dos eixos xs = [1,2,3,4] x2 = [x**2 for x in xs] x3 = [x**3 for x in xs] plt.plot(xs, x2, label= y = x**2 ) plt.plot(xs, x3, label= y = x**3 ) plt.xlabel( x ) plt.ylabel( y ) plt.title( Potências de x ) plt.legend() INTRODUÇÃO À PROGRAMAÇÃO / PROGRAMAÇÃO I /2018: AULA 20 16

22 Personalização de gráficos (cont.) Exemplo 1: acrescentar uma grelha xs = [1,2,3,4] x2 = [x**2 for x in xs] x3 = [x**3 for x in xs] plt.plot(xs, x2, label= y = x**2 ) plt.plot(xs, x3, label= y = x**3 ) plt.xlabel( x ) plt.ylabel( y ) plt.title( Potências de x ) plt.legend() plt.grid() INTRODUÇÃO À PROGRAMAÇÃO / PROGRAMAÇÃO I /2018: AULA 20 17

23 Personalização de gráficos (cont.) Cores INTRODUÇÃO À PROGRAMAÇÃO / PROGRAMAÇÃO I /2018: AULA 20 18

24 Personalização de gráficos (cont.) Estilo de linhas INTRODUÇÃO À PROGRAMAÇÃO / PROGRAMAÇÃO I /2018: AULA 20 19

25 Personalização de gráficos (cont.) Marcas de pontos INTRODUÇÃO À PROGRAMAÇÃO / PROGRAMAÇÃO I /2018: AULA 20 20

26 Personalização de gráficos (cont.) Exemplo 2: definir cor, marcas, estilo e espessura das linhas xs = [1,2,3,4] x2 = [x**2 for x in xs] x3 = [x**3 for x in xs] plt.plot(xs, x2, color= b,marker= s, linestyle= :, linewidth=0.5, label= y = x**2 ) plt.plot(xs, x3, color= r,marker= o, linestyle= -,linewidth=0.5, label= y = x**3 ) plt.xlabel( x ) plt.ylabel( y ) plt.title( Potências de x ) plt.legend() INTRODUÇÃO À PROGRAMAÇÃO / PROGRAMAÇÃO I /2018: AULA 20 21

27 Personalização de gráficos (cont.) Exemplo 2: definir cor, marcas, estilo e espessura das linhas - abreviaturas xs = [1,2,3,4] x2 = [x**2 for x in xs] x3 = [x**3 for x in xs] # color= b,marker= s,linestyle= : plt.plot(xs, x2, bs:, linewidth=0.5, label= y = x**2 ) # color= r,marker= o,linestyle= - plt.plot(xs, x3, ro-, linewidth=0.5, label= y = x**3 ) plt.xlabel( x ) plt.ylabel( y ) plt.title( Potências de x ) plt.legend() INTRODUÇÃO À PROGRAMAÇÃO / PROGRAMAÇÃO I /2018: AULA 20 22

28 Personalização de gráficos (cont.) Exemplo 3: definir limites, valores dos eixos plt.bar([0,1,2],[75,80,85.9]) plt.xticks([0,1,2], [ País A, País B, País C ]) plt.ylim(50,100) plt.title("esperança Média de Vida") plt.ylabel( Idade ) INTRODUÇÃO À PROGRAMAÇÃO / PROGRAMAÇÃO I /2018: AULA 20 23

29 Personalização de gráficos (cont.) Exemplo 4: definir valores e posição dos valores eixos bar_width=0.35 xs = [0,1,2] plt.bar(xs,[71,76.9,85], bar_width,label="m") plt.bar( [x+bar_width for x in xs], [79,82.8,87.3],bar_width,label="F") plt.xticks( [x+bar_width/2 for x in xs], [ País A, País B, País C ]) plt.ylim(50,100) plt.legend() INTRODUÇÃO À PROGRAMAÇÃO / PROGRAMAÇÃO I /2018: AULA 20 24

30 Mais Exemplos

31 A biblioteca numpy Até agora usamos listas para a geração de valores para traçar os gráficos. Esta solução é um pouco limitada. Habitualmente, usam-se arrays (vetores) gerados pela biblioteca numpy. Esta biblioteca permite a manipulação de arrays e matrizes, oferecendo implementações eficientes de operações de álgebra linear, geração de números aleatórios, amostras de uma distribuição teórica, etc. INTRODUÇÃO À PROGRAMAÇÃO / PROGRAMAÇÃO I /2018: AULA 20 25

32 A biblioteca numpy (cont.) Exemplos: >>> import numpy as np numpy.zeros((m,n)) vetor de m linhas e n colunas preenchido com 0s >>> np.zeros(4) array([ 0., 0., 0., 0.])+ >>> np.zeros((2,3)) array([[ 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0.]]) numpy.arange(i,f,p): vetor com os valores de i até f com incremento p >>> np.arange(0,1,0.2) array([ 0., 0.2, 0.4, 0.6, 0.8]) numpy.linspace(i,f,n): vetor com n valores de i até f >>> np.linspace(0,1,5) array([ 0., 0.25, 0.5, 0.75, 1. ]) INTRODUÇÃO À PROGRAMAÇÃO / PROGRAMAÇÃO I /2018: AULA 20 26

33 A biblioteca numpy (cont.) xs = np.linspace(1,4,20) plt.plot(xs, plt.plot(xs, xs**2,label= y=x**2 ) xs**3,label= y=x**3 ) INTRODUÇÃO À PROGRAMAÇÃO / PROGRAMAÇÃO I /2018: AULA 20 27

34 Expressões matemáticas nos gráficos Uma expressão é interpretada como uma expressão matemática em L A T E X se colocada entre $. plt.plot(xs, xs**2,label= $y=xˆ2$ ) plt.plot(xs, xs**3,label= $y=xˆ3$ ) plt.legend() INTRODUÇÃO À PROGRAMAÇÃO / PROGRAMAÇÃO I /2018: AULA 20 28

35 Vários gráficos na mesma figura Vimos que é possível traçar mais do que um gráfico na mesma área E se quisermos traçar mais do que um gráfico em áreas diferentes da figura? INTRODUÇÃO À PROGRAMAÇÃO / PROGRAMAÇÃO I /2018: AULA 20 29

36 Vários gráficos na mesma figura (cont.) Podemos dividir a figura em diferentes áreas, definindo o número de linhas e colunas que as definem. matplotlib.pyplot.subplot(nrows, ncols, plot_number,) INTRODUÇÃO À PROGRAMAÇÃO / PROGRAMAÇÃO I /2018: AULA 20 30

37 Vários gráficos na mesma figura (cont.) xs = np.linspace(-2*np.pi,2*np.pi,100) plt.subplot(2, 1, 1) plt.plot(xs,np.sin(xs), g ) plt.ylabel( sin(x) ) plt.title( Funções seno e cosseno ) plt.subplot(2, 1, 2) plt.plot(xs,np.cos(xs), b ) plt.ylabel( cos(x) ) plt.xlabel( x ) INTRODUÇÃO À PROGRAMAÇÃO / PROGRAMAÇÃO I /2018: AULA 20 31

38 Importar dados de um ficheiro Existem várias funções que permitem importar dados de um ficheiro. Exemplo: ex.txt 1,5 2,3 3,4 4,7 5,4 6,3 7,5 8,7 9,4 10,4 x, y = np.loadtxt( ex.txt, delimiter=,,unpack=true) plt.plot(x,y, bo- ) plt.title("dados do ficheiro ex.txt") plt.xlabel("x") plt.ylabel("y") plt.grid() INTRODUÇÃO À PROGRAMAÇÃO / PROGRAMAÇÃO I /2018: AULA 20 32