Você pode limpar e tratar os dados, montar gráficos e realizar experimentos interativos sem perder tempo, pois os dados tratados ficam na memória.
Cada figura pode ser acompanhada de um texto explicando raciocínios e algoritmos, junto com as fórmulas, dados, funções e parâmetros utilizados.
Arquivos do notebook (.ipynb
) podem ser compartilhados online.
In [3]:
anos = range(2012, 2016)
py_pop = [4.3, 2.5, 3.5, 4.5]
js_pop = [2.4, 4.4, 1.8, 2.8]
r_pop = [2, 2, 3, 5]
Agora, o gráfico:
In [4]:
%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt
plt.figure()
plt.plot(anos, py_pop, label='Python')
plt.plot(anos, js_pop, label='JavaScript')
plt.plot(anos, r_pop, label='R')
plt.xticks(anos, [str(a) for a in anos])
plt.ylim(0, 5)
plt.yticks([1, 2, 3, 4, 5])
plt.ylabel('Popularidade')
plt.legend(loc='lower center', ncol=3)
plt.grid()