Gráficos no Jupyter Notebook

Vantagens do Jupyter Notebook

1) Interatividade

Você pode limpar e tratar os dados, montar gráficos e realizar experimentos interativos sem perder tempo, pois os dados tratados ficam na memória.

2) Código e documentação ao lado das figuras

Cada figura pode ser acompanhada de um texto explicando raciocínios e algoritmos, junto com as fórmulas, dados, funções e parâmetros utilizados.

3) Compartilharmento

Arquivos do notebook (.ipynb) podem ser compartilhados online. O GitHub sabe exibí-los formatados, e podem ser hospedados "ao vivo" em lugares como mybinder.org (comentários de C. Titus Brown).

Exemplo 1: linhas

Primeiro, alguns dados (faz de conta que são índices de popularidade de linguagens de programação usadas para visualização de dados).



In [1]:

    
anos = range(2012, 2016)
py_pop = [4.3, 2.5, 3.5, 4.5]
js_pop = [2.4, 4.4, 1.8, 12.8]
r_pop = [2, 2, 3, 5]

Agora, o gráfico:



In [3]:

    
%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()



In [ ]: