Python e a Arte da Visualização de Dados: Um Estudo das Principais Bibliotecas

A visualização de dados é uma parte crucial da análise de dados. Ela permite que compreendamos complexidades e padrões nos dados. Python, sendo uma linguagem versátil, oferece várias bibliotecas para criar visualizações de dados eficazes.

Neste artigo, explorarei cinco bibliotecas de gráficos populares em Python: Matplotlib, Seaborn, Plotly, Bokeh e ggplot.

Matplotlib

Matplotlib é a biblioteca de plotagem mais popular e amplamente usada na comunidade Python. Ela oferece uma interface simples para criar gráficos estáticos, animados e interativos. Com Matplotlib, você pode criar uma variedade de gráficos, incluindo gráficos de linha, histogramas, gráficos de dispersão e muito mais. Abaixo mostro um exemplo de como plotar um gráfico de linha no matplotlib:

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

t = np.arange(0.0, 2.0, 0.01)
s = 1 + np.sin(2 * np.pi * t)

fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(t, s)

ax.set(xlabel='tempo (s)', ylabel='voltagem (mV)',
       title='Gráfico de linha simples')
ax.grid()

plt.show()        

Seaborn

Seaborn é uma biblioteca de visualização baseada em Matplotlib que fornece uma interface de alto nível para desenhar gráficos estatísticos atraentes. Seaborn vem com conjuntos de dados integrados, funções para visualizar a distribuição univariada e bivariada, regressão linear automática e suporte para agrupamento por variáveis categóricas. A seguir, mostro um exemplo de como fazer um gráfico de dispersão usando seaborn:

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

iris = sns.load_dataset("iris")
sns.scatterplot(x="sepal_length", y="sepal_width", hue="species", data=iris)

plt.show()        

Plotly

Plotly é uma biblioteca gráfica interativa que suporta mais de 40 tipos únicos de gráficos. Com Plotly, você pode criar gráficos complexos com um código relativamente simples. Os gráficos são interativos; você pode ampliar, mover e passar o mouse sobre os pontos para ver os valores exatos. Adiante está uma demonstração de como criar um gráfico de barras com o plotly:

import plotly.express as px

data = {'frutas': ['maçãs', 'peras', 'laranjas'],
        'quantidade': [10, 15, 7]}

fig = px.bar(data, x='frutas', y='quantidade', title='Quantidade de Frutas')

fig.show()        

Bokeh

Bokeh é uma biblioteca poderosa para a criação de visualizações interativas em navegadores web. Ele oferece uma construção elegante e concisa de gráficos versáteis e suporta streaming e dados em tempo real. Abaixo simulo um gráfico de simple utilizando o bokeh:

from bokeh.plotting import figure, show
from bokeh.io import output_notebook
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [6, 7, 2, 4, 5]
p = figure(title="gráfico simples", x_axis_label='x', y_axis_label='y')
p.line(x, y, legend_label="Temp.", line_width=2)
output_notebook()
# Mostrar os resultados
show(p)        

Ggplot

ggplot é uma implementação Python da gramática dos gráficos. Ele permite que você crie gráficos complexos multi-camadas usando uma sintaxe simples e consistente. Por fim, demonsto como criar um gráfico de linha com o ggplot:

from plotnine import ggplot, aes, geom_line
import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    'x': range(10),
    'y': range(10)
})

(ggplot(df) +
    aes(x='x', y='y') +
    geom_line())        

Comparação entre as bibliotecas

Embora todas essas bibliotecas sejam excelentes para a visualização de dados, cada uma tem suas próprias forças.

Matplotlib é a escolha ideal para fazer gráficos simples rapidamente e tem vasto suporte para vários sistemas operacionais e linguagens de programação.

Seaborn possui belos padrões de design e é perfeito se você estiver lidando com múltiplas variáveis e precisar de gráficos estatísticos complexos.

Plotly é excelente para gráficos interativos e pode ser a melhor opção se você estiver criando dashboards ou aplicativos da web.

Bokeh é ideal para visualizações em tempo real e streaming de dados.

ggplot é ótimo se você já está familiarizado com a sintaxe do ggplot2 do R e prefere uma abordagem mais declarativa para a criação de gráficos.

Conclusão

A visualização de dados é uma parte essencial da análise de dados. Com essas bibliotecas, Python oferece uma gama diversificada e poderosa de ferramentas para criar qualquer tipo de visualização de dados. A escolha da biblioteca depende das necessidades específicas do seu projeto e das suas preferências pessoais.

Espero que este artigo tenha lhe dado uma visão geral útil das principais bibliotecas de gráficos em Python. Se você tiver alguma dúvida ou comentário, fique à vontade para entrar em contato.

Referências: Como criar gráficos interativos utilizando Plotly e Python | by Paulo Vasconcellos | Paulo Vasconcellos — Cientista de Dados Brasileiro, Interactive Data Visualization in Python With Bokeh – Real Python.

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