Introdução à Visualização de Dados com a Matplotlib
Aprenda a criar, personalizar e compartilhar visualizações de dados usando Matplotlib.
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Descrição do Curso
A visualização de dados em gráficos e figuras expõe os padrões subjacentes nos dados e fornece insights. Boas visualizações também ajudam a comunicar dados a outras pessoas e são úteis para analistas de dados e outros consumidores de dados. Neste curso, você aprenderá a usar a Matplotlib, uma poderosa biblioteca de visualização de dados do Python. A Matplotlib fornece os elementos básicos para que você crie visualizações valiosas de muitos tipos de conjuntos de dados. Você aprenderá a criar visualizações de diferentes tipos de dados e a personalizar, automatizar e compartilhar essas visualizações.
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Visualização de dados com Python
Ir para a trilha- 1
Introdução à Matplotlib
GratuitoEste capítulo apresenta a biblioteca de visualização Matplotlib e demonstra como você pode usá-la com dados.
Introdução à visualização de dados com a Matplotlib50 xpComo utilizar a interface matplotlib.pyplot100 xpComo adicionar dados a um objeto Axes100 xpPersonalização de gráficos50 xpPersonalização da aparência dos dados100 xpPersonalização de rótulos de eixos e inclusão de títulos100 xpMúltiplos pequenos50 xpCriação de uma grade de subgráficos50 xpCriação de múltiplos pequenos com plt.subplots100 xpMúltiplos pequenos com eixo y em comum100 xp - 2
Gráficos de séries temporais
Os dados de séries temporais são dados que são registrados. A visualização desse tipo de dados ajuda a esclarecer tendências e relações entre os dados.
Como gerar gráficos de dados de séries temporais50 xpLeitura de dados com um índice de tempo100 xpGráficos com dados de séries temporais100 xpComo usar um índice de tempo para melhor visualização100 xpGráficos de séries temporais com diferentes variáveis50 xpGráficos com duas variáveis100 xpFunção para gerar gráficos com dados de séries temporais100 xpComo usar uma função de geração de gráficos100 xpComo anotar dados de séries temporais50 xpComo anotar um gráfico com dados de uma série temporal100 xpGráficos de séries temporais: combinando tudo100 xp - 3
Comparações quantitativas e visualizações estatísticas
As visualizações podem ser usadas para comparar dados de forma quantitativa. Este capítulo explica vários métodos para visualizações quantitativas.
Comparações quantitativas: gráficos de barras50 xpGráfico de barras100 xpGráfico de barras empilhadas100 xpComparações quantitativas: histogramas50 xpCriação de histogramas100 xpHistograma escalonado100 xpGráficos estatísticos50 xpComo incluir barras de erro em um gráfico de barras100 xpComo incluir barras de erro em um gráfico100 xpCriação de diagramas em caixa100 xpComparações quantitativas: gráficos de dispersão50 xpGráfico de dispersão simples100 xpCodificação de tempo por cores100 xp - 4
Como compartilhar visualizações com outras pessoas
Este capítulo mostra a você como compartilhar suas visualizações com outras pessoas: como salvar figuras como arquivos, ajustar a aparência e automatizar sua criação com base nos dados de entrada.
Como preparar figuras para apresentações50 xpSeleção de um estilo para impressão50 xpComo alternar estilos100 xpComo salvar visualizações50 xpComo salvar um arquivo várias vezes100 xpComo salvar uma figura com diferentes tamanhos100 xpComo automatizar figuras baseadas em dados50 xpValores exclusivos de uma coluna100 xpAutomatize sua visualização100 xpPróximos passos50 xp
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pré-requisitos
Introduction to PythonAriel Rokem
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Senior Data Scientist, University of Washington
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