Visualização de dados com Matplotlib: das noções básicas às técnicas avançadas

1. Introdução: Bem-vindo ao curso MD Blot Leap. Neste curso, aprenderemos como trabalhar com o Matlot Leap, a biblioteca mais popular e amplamente usada para visualização de dados e É altamente exigido nas áreas de ciência de dados, aprendizado de máquina e análise porque torna criação de visualizações poderosas rápida e fácil Também abordaremos as principais funções e capacidades do Matplot Leap, incluindo como criar diferentes tipos de gráficos, personalizá-los e fazer Você aprenderá a usar o MD Blot Leap de forma eficaz para apresentar dados de uma forma visualmente atraente Em nosso primeiro projeto, criaremos uma animação usando dados falsos que geraremos com uma função Python simples e a biblioteca num pi Isso lhe dará experiência prática sobre como as animações funcionam e como atualizar dinamicamente seus Para o segundo projeto, usaremos a biblioteca Python Y Finance para buscar dados reais de ações do Google e da Apple Em seguida, criaremos um gráfico animado para visualizar os movimentos do preço das ações em um período específico, mostrando como dois dados do mundo real podem ser representados dinamicamente Ao final deste curso, você terá uma base sólida na criação de diferentes tipos de tramas e animações com o Md plot leap e estará pronto para explorar recursos ainda mais avançados Vamos começar. 2. Configuração e conceitos básicos do Matplotlib: tutorial de diagrama de linhas e dispersão: É importante conhecer o MD Blot leap porque ele permite criar gráficos e diagramas para visualizar dados, facilitando a compreensão e a análise Ao usar o MD Blot leap junto com o Bands, você pode visualizar facilmente os dados de um quadro de dados A biblioteca oferece uma ampla variedade de configurações e opções de personalização para gráficos e diagramas. Antes de começarmos, verifique se você tem o Matlod lip instalado. Caso contrário, use o Command Pep Install Matlod Lip. Ou se você estiver usando o Anaconda, você pode usar esse comando Eu já tenho o Mud blood leap instalado, então tudo que vou fazer é lançar o Jupiter Notebook e começaremos a Estou abrindo o terminal, ativando meu ambiente virtual. Que já tem o notebook Jubiter instalado, o que é um ambiente virtual e como trabalhar com ele, você pode ver no meu vídeo bônus Você não precisa usar um ambiente virtual no momento. Você pode trabalhar confortavelmente no terminal. Mas, para o futuro, saber o que é será muito útil. Além disso, é muito conveniente quando você precisa trabalhar com diferentes projetos e diferentes versões de bibliotecas. Vou aumentar um pouco o tamanho do nosso terminal, e aqui estou lançando o Jubiter Notebook, tendo navegado anteriormente até o diretório em que nosso projeto será Você pode usar o Jupiter Notebook maneira que for melhor para você Estamos agora em Júpiter, neste diretório onde criaremos nosso primeiro arquivo para explorar o Mat Blot Leap. Vamos criar nosso arquivo. Então, vamos seguir etapas básicas do uso do Matplot Leap Primeiro, eu importo a biblioteca com o Alias PLT. Em seguida, precisamos de dados com os quais trabalhar. Dados com base nos quais construiremos nosso gráfico. Vamos criar algo muito básico como esse. D. E agora podemos criar nossa primeira visualização de dados, criando o gráfico E aqui está, nosso primeiro gráfico de linha simples. No passado, usávamos o comando mágico MD plot leaping line no Jupiter Notebook para exibir gráficos diretamente No entanto, na versão mais recente de Júpiter, esse comando geralmente não é mais necessário. Ele está ativado por padrão. Portanto, quando você cria um gráfico, ele aparece automaticamente no caderno sem a necessidade de adicionar a linha de salto Mud blot. Portanto, agora os usuários podem simplesmente chamar as funções de visualização e os gráficos serão exibidos automaticamente Por enquanto, importamos a biblioteca Mult plot leap e atribuímos o alias BLT, como é prática comum Em seguida, criamos alguns dados, não realmente falsos, mas dados com base nos quais construiremos nosso gráfico. Em seguida, usando a função plot, criamos nosso gráfico. No final, tivemos que adicionar a função Show para exibir nosso gráfico ou escrever Md Blot leap na linha sobre Mas, como mencionei, no nosso caso, estamos trabalhando com a versão mais recente do notebook Jupiter e, por baixo do capô, já temos isso Não precisamos tomar medidas extras. Vou remover essa linha porque não precisamos dela. Também podemos adicionar um rótulo aqui e exibi-lo assim. E aqui está. Podemos ver nossa etiqueta no gráfico. Agora, vamos criar um gráfico de dispersão. O gráfico de dispersão é uma ferramenta de visualização poderosa que nos ajuda a entender a relação entre duas variáveis numéricas traçar pontos de dados Cada ponto no gráfico corresponde a um par de valores com os eixos X e Y representando variáveis diferentes. Para criar um gráfico de dispersão, primeiro precisamos passar os dados para os eixos X e Y. Esses são os valores que definirão as posições dos pontos no gráfico. Então, podemos especificar a cor, seja vermelha. Em seguida, especificamos o marcador, que é o símbolo ou designação usado para marcar cada ponto de dados no gráfico O marcador pode ser de diferentes tipos e tamanhos, permitindo que você escolha como deseja exibir pontos de dados individuais Em seguida, indicamos o rótulo, que será exibido em nossa legenda, adicionamos a legenda e aqui está. Isso é o que temos em um gráfico de dispersão. 3. Explorando a visualização de dados: gráficos de barras, análise multidimensional e estilização de diagrama de dispersão: Agora também vamos aprender como criar um gráfico de barras. E para fazer isso, vou manipular um pouco o banco de dados no qual vamos construir isso Vamos reiniciar tudo e criar nosso gráfico de barras. Vou usar a função de barra desta vez. Em seguida, pausamos nossos parâmetros novamente. Vamos torná-lo verde e fornecer um rótulo e, claro, vamos exibi-lo. Um gráfico de barras é uma representação visual usada para comparar diferentes categorias ou grupos. Eles são comumente usados na análise de dados para representar dados como vendas ou qualquer outra informação categórica Agora vamos falar sobre como adicionar um título ao nosso gráfico usando a função title e como podemos rotular nosso gráfico xs usando o rótulo X e o rótulo Y. Vamos analisar isso. Para isso, usaremos os métodos title X label e Y label. E olha, agora temos um título e um rótulo de excesso. Também vamos aprender como alterar o estilo e a cor dos nossos marcadores de plotagem Estilos e cores de linha podem ajudar a tornar nosso gráfico mais informativo. Vamos experimentar. Para isso, vamos ao nosso gráfico de linhas e fazer algumas alterações. Acabamos de adicionar um marcador, definir um estilo para nossa linha, tornar a cor azul, mudar nossa legenda E obtivemos uma representação muito melhor no mesmo gráfico de linha. Agora, vamos voltar ao gráfico de dispersão. Há outro parâmetro, S, que controla o tamanho do marcador Podemos definir valores diferentes, experimentar e ver como funciona. Também existe um parâmetro chamado Alpha. Ele define a transparência. Como você pode ver, também podemos experimentar isso. Zero significa transparência total e um é opacidade total Experimente você mesmo. Agora vamos trabalhar com dados multidimensionais. Os gráficos de dispersão não servem apenas para casos simples em que você vê a relação entre dois elementos Vamos imaginar que temos um conjunto de dados que contém três variáveis e queremos determinar como duas variáveis interagem e influenciam a terceira Para isso, usaremos um gráfico de dispersão e trabalharemos com dados multidimensionais Então, eu importo o Numbi e gero os dados aleatórios de que precisarei Essa linha define o valor inicial para o gerador de números aleatórios na biblioteca Numbi No caso de SED ser igual a 42, o número 42 é escolhido no valor inicial do SED Isso faz com que o gerador de números aleatórios reproduza a mesma sequência de números aleatórios toda vez que o programa é executado Não se concentre nisso agora. Não é necessário que você aprenda imediatamente. Apenas tente repetir para ter uma ideia do que estamos fazendo. Em seguida, geramos nossos dados multidimensionais, X um, X dois e Y. Geramos números aleatórios usando a biblioteca Napi, que é Se você ainda não aprendeu, há um tutorial no meu perfil. Confira isso. E aqui está. Nossos dados estão prontos. Agora vamos criar um gráfico de dispersão com base nele. Passamos o primeiro e o segundo parâmetros, depois o rótulo. Aqui, analisarei a interação entre X um e Y. Vamos fazer a cor azul e, em seguida, compararei X dois com o terceiro parâmetro de Y. Rotulando-a com uma cor diferente E aqui está o que temos no momento. Vamos adicionar um título para completar. Em seguida, rotule o eixo com o rótulo X e o rótulo Y. Neste exemplo, usamos dois conjuntos de marcadores para exibir a relação entre X um e Y e entre X dois e Y. Dessa forma, podemos comparar facilmente influência de ambas as variáveis na variável Y. Os gráficos multidimensionais de dispersão no salto de gráfico MD são frequentemente usados para Dessa forma, podemos comparar facilmente a influência de ambas as variáveis na variável Y. Os gráficos multidimensionais de dispersão no salto de gráfico MD são frequentemente usados para visualizar relacionamentos entre várias variáveis. Eles ajudam a entender padrões, correlações ou clusters nos dados Ao representar cada ponto de dados em várias dimensões, eles permitem melhores insights sobre conjuntos de dados complexos, frequentemente usados em aprendizado de máquina, análise de dados e estatísticas 4. Como explorar gráficos e histogramas 3D em visualização de dados: Temos mais de duas variáveis, três gráficos D se tornam uma ferramenta importante para visualização Vamos considerar, por exemplo, criação de um gráfico de três D para três variáveis. Para isso, precisamos importar um módulo da biblioteca Matplotlap que contém a classe de eixo três D projetada para criar três gráficos Este módulo estende a funcionalidade básica do MDplot leap para exibir e analisar dados tridimensionais Ele adiciona classes e funções que simplificam a criação de vários tipos de três gráficos D. Para evitar repetições, vou copiar isso aqui. Refine um pouco e renomeie as variáveis. Agora vou escrever o código rapidamente e depois explicarei o que fizemos aqui. Enquanto isso, publique o vídeo, copie o código e depois analisaremos isso juntos. Então importamos esse módulo e geramos dados aleatórios. Em seguida, criamos um objeto de figura, que é o contêiner para todos os elementos do gráfico. É uma parte fundamental de qualquer gráfico de Mdlolap. Depois disso, criamos um subgráfico de três D usando o método AdsAlot Isso cria um subgráfico com uma projeção de três D com base no objeto de figura que criamos anteriormente O parâmetro projeção três D indica que queremos criar um subgráfico de três D. Depois de chamar esse comando, obtemos um objeto D do eixo três que nos permite desenhar três gráficos D. Podemos chamar métodos como dispersão e outros neste objeto para visualizar três gráficos D. Vamos chamar dispersão usando o método de dispersão e adicionar pontos ao gráfico para X, Y e Z. Esses são dados para as O parâmetro C é para cor, então a cor dos pontos é vermelha. Em seguida, especificamos o marcador, que no nosso caso é circular. Em seguida, eu especifico o rótulo para adicionar uma legenda e, em seguida, executar tudo isso Opa, temos um erro de digitação. Vamos consertar isso. E veja o belo terreno que temos aqui. Podemos observar a dispersão dos gráficos no espaço tridimensional usando os dados X, Y e esses dados fornecidos Isso é muito conveniente quando você precisa entender relacionamentos em conjuntos de dados complexos Agora vamos aprender sobre histogramas. Os histogramas são uma ferramenta importante para visualizar a distribuição de dados e identificar padrões em Eles dividem o intervalo de valores em intervalos e exibem a contagem de observações que caem em cada intervalo Então, vamos considerar a criação de um histograma usando MD plot leap e alguns Geramos dados usando o Napi e, neste exemplo, geramos 1.000 números aleatórios Em seguida, chamamos a função hist e passamos nossos dados gerados O parâmetro Bins determina o número de intervalos. O parâmetro color define a cor do histograma e a cor da borda determina a cor das Vamos também adicionar um título. Desculpe por outro erro de digitação. Vamos mudar rapidamente essa reinicialização, e aqui está tudo funcionando. Vamos adicionar o rótulo X e rótulo Y para uma exibição mais amigável no gráfico. E aqui está o que temos. Pause este vídeo e pratique. Tente repetir ou alterar algo como alterar os valores do bean ou criar sua própria cor para esse histograma ou, por exemplo, gerar dados falsos para criar um novo Você pode personalizar cada terreno que construímos ao seu gosto, e quanto mais prática você tiver, melhor 5. Gráficos de pizza, salvando plantillas em vários formatos e animações com FuncAnimation: Um gráfico circular é uma forma eficaz de visualizar as proporções ou frequências de diferentes categorias em um conjunto Esse tipo de gráfico é particularmente útil para representar porções, frequências ou porcentagens. Vamos ver como podemos criar um gráfico circular. E primeiro, eu crio dados com base nos quais construiremos o gráfico Bie. Neste exemplo, eu uso a função Pi para criar um gráfico Bie. E aqui eu passo os tamanhos. parâmetro especifica as proporções para cada rótulo de categoria, parâmetro define os nomes das categorias e as cores O parâmetro define a cor para cada categoria. Em seguida, vem o parâmetro que define o formato para exibição de porcentagens. O parâmetro do ângulo inicial permite girar o gráfico em um determinado ângulo Geralmente é definido em graus e pode ser qualquer número de 0 a 360. Vamos adicionar um título. O parâmetro do ângulo inicial que em Mud blot lip especifica o ângulo a partir do qual o gráfico circular começa a Por padrão, zero graus geralmente está na parte superior do gráfico e sem rotação. desenho começa na direção positiva do eixo X, aumentando no sentido anti-horário Podemos experimentar isso e experimentar valores diferentes, ver como funciona. Além disso, o M plot leap fornece uma maneira fácil de salvar gráficos em vários formatos, como PNG, GPG Isso é especialmente útil quando você precisa usar gráficos em outros programas ou publicá-los on-line. Já temos nosso gráfico circular. Vamos salvá-lo como um arquivo PNG. Você também pode alterar a extensão especificando um formato de arquivo diferente, como GPG ou PDF O parâmetro DPI especifica a resolução de pontos por polegada, permitindo controlar a qualidade da imagem. Administre esta célula. O arquivo será salvo no diretório de trabalho atual como hist PNG Salvar o gráfico pode demorar um pouco, e aqui temos nosso gráfico circular salvo. Os gráficos de bicicletas são frequentemente usados em marketing para ilustrar a participação de mercado de produtos ou serviços em comparação com os concorrentes Eles também podem ser usados para avaliar o tempo gasto em diferentes estágios do projeto. Agora vamos mergulhar em algo mais interessante: a animação Mud Blood Leap, que nos permite criar tramas com dados ao vivo em As animações são úteis para visualizar mudanças nos dados ao longo do tempo, tornando-as ideais para monitoramento de dados em tempo real, simulações e narrativas interativas em Aprenderemos como criar animações usando funk do módulo de animação Md Blood leaps Essa função nos permite atualizar dados em intervalos definidos, simulando o efeito dos dados ao vivo Vou mudar para visualizar o código do Studio neste exemplo, pois acho que é mais conveniente para mim. Então, vamos começar. Primeiro, importamos tudo o que precisamos. Obviamente, precisaremos de alguns dados. Na vida real, esses dados vêm de fontes externas, por exemplo, gráficos do mercado de ações ou qualquer outra visualização de dados em tempo real No nosso caso, nós mesmos geraremos os dados. Vamos criar uma função que gerará constantemente novos dados para o gráfico. Se você conhece o básico do Python, será mais fácil Mas se não, não se preocupe, copie essa função. Publique o vídeo e reescreva esse código. Vou explicar o que estamos fazendo agora um pouco mais tarde. Em um projeto real, você receberá dados de fontes externas, portanto, não precisa entender completamente esse código imediatamente. Espero que isso faça sentido. Então, pause o vídeo e reescreva esse código. No momento, se eu estiver executando o script, veremos uma janela com um enredo animado. Pode demorar um pouco, mas aqui está. Agora podemos ver nossos dados em tempo real. Observe essa mensagem de aviso. Em alguns casos, o cache pode crescer ilimitadamente, causando possíveis problemas de memória, especialmente para animações de longa duração ou animações com uma grande quantidade de Para mitigar esse problema, Dlod Lib desativa o cache de dados do quadro por padrão Se você não quiser ver esse aviso, siga as instruções e defina os dados do quadro de cache como falsos ou pode simplesmente ignorá-los Agora vamos detalhar o código passo a passo. Primeiro, importamos o MD plot leap. Depois importamos a classe de animação funk. Também importamos o Napi para gerar números aleatórios. Precisamos de uma função de atualização que será chamada para atualizar o gráfico de cada quadro. Nesse caso, os novos dados são gerados aleatoriamente. Mas, como mencionei anteriormente, você pode modificar essa parte do código para usar dados reais de uma fonte externa. Então, o que a função de atualização faz? Essa função gera novos dados para serem exibidos no gráfico em tempo real. Inicializamos um novo objeto de dados que gera números aleatórios usando Num Pi Em seguida, usamos uma lista em Python e o método append para adicionar esses números gerados à lista, garantindo que a lista garantindo que a lista Essa lista de atualização contínua forma a base do nosso gráfico em tempo real. Em seguida, temos um objeto de linha, que representa a linha que está sendo desenhada em tempo real. Usamos o método set data nesse objeto, passando dois argumentos. O primeiro argumento define os valores do eixo X e o segundo argumento define os valores do eixo Y. Aqui, usamos o comprimento da lista como valores X e a própria lista para valores Y. Em seguida, criamos uma nova figura usando os slots PLT S. A função retorna dois objetos, a figura e o eixo. Em seguida, atualizamos os limites do eixo dinamicamente porque os valores máximos mínimos dos eixos X e Y mudam com o tempo Para lidar com isso, usamos a função Lin. Isso recalcula os limites de dados com base nos valores atuais. Em seguida, temos a visualização em escala automática. Isso dimensiona automaticamente o gráfico para que todos os novos dados permaneçam visíveis. Isso garante que o gráfico atualizado sem problemas à medida que novos dados chegam Agora vamos configurar as propriedades do gráfico. Aqui eu usei a função de legenda. Você já sabe que isso é uma lenda adicionada a uma trama. Ele ajuda a identificar elementos diferentes exibindo rótulos para dados plotados. Eu defini os limites do eixo X de 0 a 50. Y aces limita 0-1. Em seguida, defino um título para o enredo e adiciono rótulos para ambos os xs. Finalmente, para criar uma animação, eu uso animação funk Primeiro, passo o objeto de figura ao qual a animação será aplicada. Em seguida, passo a função de atualização, que atualizará cada quadro de animação. O parâmetro do quadro determina o número de quadros. Como definimos como zero, a animação continua indefinidamente O parâmetro de intervalo determina o atraso entre os quadros em milissegundos. Por exemplo, se o intervalo for igual a 1.000, um novo quadro aparecerá a cada 1.000 milissegundos ou Isso controla a velocidade da animação e, no final, eu chamo PLT show para exibir a animação E isso é o que temos. Há muitos efeitos de animação disponíveis no Mad Blot leap. Você pode ver isso na documentação. Então você pode experimentar com eles. Aqui você pode encontrar mais alguns códigos. Você pode reescrevê-lo e executá-lo. Sinta-se à vontade para adicionar suas próprias modificações. 6. Como animar gráficos de preços de ações com Matplotlib e yFinance: comparação Apple vs Google: Agora vamos praticar um pouco. Recuperaremos dados de ações da Apple e do Google , traçaremos seus gráficos de preços de ações nos últimos anos e criaremos um gráfico comparativo para determinar quais ações são atualmente mais lucrativas Para isso, usarei as bibliotecas Yahoo Finance e Mod Plot Lip O Yahoo Finance é uma biblioteca que permite obter dados históricos de preços de ações, dividendos, balanços e outros indicadores financeiros de empresas de capital aberto Primeiro, instalamos a biblioteca usando o gerenciador de pacotes PIP no exemplo anterior com animação funk, simulamos nossos dados usando a Agora vou buscar os dados reais do Yahoo Finance. Depois de instalar a biblioteca, nós a importamos e recuperamos os dados de estoque da Apple Eu especifico o ticker, que é um código alfanumérico exclusivo, identificando uma empresa pública da bolsa Você pode verificar os ingressos disponíveis aqui e escolher aquele em que está interessado No nosso caso, selecionamos a Apple. Em seguida, crio um objeto e defino as datas de início e término do período que quero analisar. Em seguida, usando o método do histórico, recupero os dados históricos do preço das ações do período selecionado Agora vamos trazer os dados que obtivemos. E aqui está. Foi tão fácil. Agora importamos o Mtodlp e visualizamos os dados. Nós criamos uma figura. No matplot leap, uma figura é um contêiner geral que contém todos os elementos de um gráfico, incluindo títulos de eixos, rótulos e a visualização real dos dados Sua origem é a tela onde várias subparcelas ou gráficos podem ser colocados O parâmetro de tamanho da figueira define o tamanho da figura em polegadas. Ele controla o quão grande ou pequeno o gráfico aparece quando exibido ou salvo. Ajustar o tamanho da figura ajuda a melhorar a legibilidade e o layout, especialmente ao trabalhar com vários gráficos ou visualizações detalhadas. Em seguida, use a função plot para desenhar um gráfico. Como primeiro parâmetro, temos X valores de acesso, e aqui temos o índice de dados. O objeto de dados é um quadro de dados Pandas que contém dados históricos de estoque Se você não sabe o que é Pandas, eu recomendo fortemente que verifique meu perfil Você pode encontrar o tutorial do Pandas. É uma biblioteca extremamente importante. Portanto, o índice desse quadro de dados normalmente contém datas e intervalos de tempo porque Yahoo Finance fornece dados sérios sobre o tempo Isso significa que estamos traçando os preços das ações ao longo do tempo com datas no eixo X. O segundo parâmetro, data close, representa os valores do eixo Y. Fechar é uma coluna no quadro de dados, que contém os preços de fechamento da ação para cada data. O preço de fechamento é o último preço registrado da ação no final de cada dia de negociação. Também adicionei rótulos de título e eixo. E então exiba o gráfico usando a função PLT Show. O resultado é um gráfico que mostra as mudanças no preço das ações da Apple durante o período selecionado. Agora vamos adicionar dados de ações do Google e comparar os preços desses dois gigantes da tecnologia no mesmo período. Criamos uma lista de marcadores, adicionando o Google ao lado da Apple Em seguida, eu crio uma lista de objetos, correspondendo a cada ticker usando uma lista de compreensões Se você não está familiarizado com Ismprehension, ao meu Basta conferir meu perfil aqui. Existe um excelente curso de Python que leva você do iniciante à programação orientada a objetos Eu mantenho as datas de início e término iguais e crio um dicionário que armazena dados históricos de preços de fechamento de cada empresa. Para isso, eu uso um dicionário de compreensões. Dica rápida. Eu recomendo fortemente que você se familiarize com os geradores Python Você frequentemente os encontrará e eles são muito úteis. Agora vamos ajustar um pouco o layout para tornar o código mais legível Eu removo os dados de impressão. Em seguida, crio uma figura com um tamanho especificado e uso o for loop para traçar os preços de fechamento das ações de cada empresa no mesmo gráfico. Cada linha representa a tendência do preço das ações de uma empresa. Definimos o rótulo X aces do título e o rótulo Y Acess e uma legenda usando a função de legenda PLT. E no final, exiba o gráfico comparativo final com a função PLT Show. O resultado é o gráfico, comparando os preços das ações da Apple e do Google no período selecionado, onde cada linha representa o movimento de preços da empresa. Agora vamos animar o gráfico. Primeiro, eu importo o módulo de animação do MDpot Lip. Depois, criamos algumas figuras usando subgráficos FLT e especificamos os rótulos dos eixos No primeiro caso, quando usei o rótulo X, ylabel, era um atributo diretamente associado ao objeto do eixo É uma forma de acessar ou modificar o rótulo do eixo X e do eixo Y. No entanto, essa não é a abordagem recomendada ou mais comum. Nesse caso, eu uso definir rótulo X e definir rótulo Y. No segundo caso, esse é o método fornecido pelo Mt Blot Leap para definir os rótulos para o eixo X e os rótulos Y. É uma forma mais robusta e preferida de interagir com a trama. Esses métodos fazem parte da API oficial do Mtplot Leap. Então, você só precisa saber que temos duas variantes. A primeira variante, esses são atributos, e pode ser um atalho ou uma abordagem mais antiga, mas é menos flexível e menos usada O mesmo se aplica ao título. Em seguida, definimos a função animate, que será chamada para cada quadro de animação Essa função limpa o gráfico usando a função X clear e, em seguida, traça os preços das ações de cada empresa, iterando o dicionário de dados usando os Cada linha na animação corresponde a um ticker diferente, e usamos plot para representar graficamente os dados O eixo X representa datas e o eixo Y representa preços de fechamento. Se você está familiarizado com o Pandas, já sabe que o I alg seleciona linhas ou colunas por posições de índice Aqui, selecionamos dinamicamente as linhas em cada novo quadro de animação, criando um efeito de acumulação gradual no gráfico O parâmetro label garante que o nome correto da empresa apareça na legenda. Assim como no primeiro caso, temos itens de dados e, a partir desses itens de dados, obtemos preços. E temos o índice de preços como data e o usamos para o valor de acesso X. Em seguida, usamos preços para o valor do eixo Y. Agora, criamos a animação usando animação funk, semelhante ao exemplo anterior Aqui eu especifico o número de quadros que a animação terá. Ele define o número total de quadros de acordo com o tamanho dos dados do primeiro ticker na lista de tickers. O que significa que a animação será atualizada uma vez para cada ponto de dados nesse conjunto de dados específico Isso permite que a animação mostre como o preço de parada muda com o tempo. Dissemos que a repetição é igual ao parâmetro false para que a animação não reinicie após o Por fim, exibimos a animação. Depois de executar esse código, obtemos um gráfico animado mostrando mudanças nos preços das ações da Apple e do Google nos anos selecionados. Experimente fazer experiências com ações diferentes. Visite o site da NASDAQ, escolha outras empresas e crie seu próprio gráfico comparativo Em qual ação você investiria? Como você pode ver, o Mat Bot Lip é uma biblioteca poderosa para visualização de dados e Python Ele desempenha um papel fundamental no ecossistema Python para computação e visualização científicas, fornecendo um kit de ferramentas flexível e eficiente para criar uma variedade de gráficos, gráficos simples até visualizações complexas para diferentes tarefas visualizações complexas Mat Boot Lip continua sendo uma das bibliotecas mais usadas em ciência de dados e finanças. Eu recomendo fortemente que você aprenda isso. 7. Bônus: trabalho eficiente em ambiente virtual. Como configurar o espaço de trabalho: Muitas vezes, na realidade, você terá que trabalhar com várias versões do Python Isso ocorre porque cada projeto tem sua própria pilha de tecnologia e versões de pacote Para evitar bagunçar seu computador de trabalho e lidar com conflitos entre diferentes versões, é ideal usar um ambiente virtual Não é urgentemente necessário no momento, mas sugiro que você entenda como funciona Isso vai te ajudar muito. Você pode pular essa parte Isso não afetará seu aprendizado dos conceitos básicos do Python. Isso será mais necessário quando você começar a trabalhar em um projeto. E agora vamos começar. Pessoal, se você quiser gerenciar várias versões do Python em sua máquina, existe uma ferramenta Ele permite que você alterne facilmente entre várias versões do Python e altere versões globais do Python Vamos começar com o MacOS e depois mostrarei como ele funciona no Ubuntu A primeira etapa que você precisa dar antes instalar algo novo é atualizar. E, por precaução, atualize para atualizar todos os pacotes. O primeiro comando atualiza metadados do repositório local, o segundo comando, Brew upgrade, atualiza todos os pacotes instalados em seu sistema para as versões mais recentes disponíveis É uma prática comum que os usuários primeiro executem o Brew update para obter metadados mais recentes e, em seguida, executem Brew upgrade para atualizar seus pacotes instalados Isso garante que o sistema tenha o software mais recente instalado. Vamos ao Github e seguimos as instruções. Em seguida, usamos o Brew install para instalar o PMF. Basta copiar esse comando e executá-lo. Vamos voltar à documentação e ver o que precisamos fazer a seguir. Rolando para baixo, e aqui estamos, eu uso Z SH ou shell. É um shell de linha comum que serve como alternativa ao shell Boss, mais conhecido. Então eu copio todo esse código e posto no arquivo SHC. Então, instalamos o PNF e agora quero falar com você sobre o ambiente virtual O ambiente virtual resolve um problema real. Você não precisa se preocupar com os pacotes instalados no local principal do sistema. O PynVirtonV é um plugin para a ferramenta PNF que permite ao usuário criar e gerenciar ambientes virtuais para ambientes Com isso, você pode isolar as dependências do projeto com mais eficiência Então, novamente, siga as instruções e instale este plugin. Após a instalação, copiamos esse comando e o adicionamos ao arquivo SHRC Nesse caso, fazemos isso manualmente. Abra o arquivo HRC. É um arquivo oculto e normalmente está localizado no diretório inicial do usuário. Eu uso o editor de texto nano simples e fácil de usar. Você pode usar o VIM. Aqui podemos ver três linhas de código que foram executadas quando o PAN foi instalado. E pause esse comando aqui. Escrevo meu comentário para uma melhor compreensão no futuro. Novamente, para o editor de texto nano, eu uso os comandos Control O e control exit Isso me permite escrever e sair do editor de texto. Você pode usar seu editor de texto e executar seus comandos. Em seguida, reinicie o shell com esse comando. E podemos usar essas ferramentas. Então, vamos verificar isso. Aqui podemos ver uma pequena documentação com comandos para PNP e PM Vertls No primeiro comando, verificamos a versão da PN. Ele exibia a versão atualmente ativa do Python, junto com informações sobre como ela foi Por enquanto, eu não tenho nenhum. Se eu quiser listar agora todas as versões do Python conhecidas pelo PM, eu uso as versões do Command Pimp E, por enquanto, eu não instalei nenhuma versão do Python com Se eu quiser ver a lista de versões do Python disponíveis para instalação, posso usar a lista de traços de instalação do Command PM Então, vamos tentar instalar o Python com PM. Para isso, usamos o comando PM install e, em seguida, especifico a versão do Python Vou instalar outra versão do Python para demonstrar como você pode trabalhar em ambientes virtuais isolados com diferentes versões do Python Agora, ao mesmo tempo, você aprenderá como instalar e remover o Python usando Se eu verificar agora as versões, veremos várias versões do Python O Asterix indica que momento, estou em um ambiente global do sistema, mas tenho duas versões do Python que posso usar para criar novos ambientes virtuais para criar novos ambientes virtuais Neste sistema operacional, eu tenho globalmente, quero dizer, Python versão 3.10 Eu disse globalmente porque, para cada projeto, podemos ter suas próprias versões do Python E agora, com esse comando, criarei o primeiro ambiente virtual. Para o projeto de teste, eu uso o comando Py Virtual ENF. Em seguida, escolho a versão do Python e posso chamar meu ambiente virtual, o que quiser Vou chamá-lo de NF e versão do Python. E agora, com o comando PN virtual lens, posso ver a lista de todos os ambientes virtuais existentes. Para ativar meu ambiente virtual recém-criado, eu uso o comando PNF, activate e, em seguida, nomeio meu ambiente virtual V 3.90 Eu imediatamente posso ver que estou nela. Se eu verificar a versão do Python aqui, ela é 3.90, diferente da versão global que testamos anteriormente Se você tiver vários ambientes virtuais e quiser alternar entre eles, poderá executar o comando PM, ativar e nomear outro ambiente virtual, mesmo que você escreva agora em outro ambiente virtual ativo. Agora, se instalarmos algo aqui, ele permanecerá isolado do ambiente global. Quaisquer pacotes ou dependências instalados dentro do meu ambiente virtual não afetarão a instalação do Python em todo o sistema ou outros ambientes virtuais que possamos criar Então, vamos instalar algo aqui. Que seja Júpiter. Eu vou até a documentação e sigo as instruções. Júpiter é uma ferramenta para execução de código. Eu escolho Júpiter, por exemplo, pode ser qualquer pacote ou biblioteca que você quiser Agora, com o comando PIP freeze, posso ver todos os pacotes que foram instalados no meu ambiente virtual PP é um gerenciador de pacotes para Python. Agora vamos imaginar que não precisamos mais desse ambiente virtual. Como podemos excluí-lo. Primeiro, se estiver ativo, devemos desativá-lo com o comando PM deactivate Em seguida, usamos o comando Virtual delete e nomeamos nosso ambiente virtual que queremos excluir. Então, quando eu verifico o Pi na lente virtual, não vemos mais nosso ambiente virtual. Ele foi excluído junto com todos os pacotes e bibliotecas que instalamos lá, coisa muito útil. Mas isso não significa que a versão do Python que usamos nesse ambiente virtual também tenha sido excluída Se verificarmos as versões do Python, ainda podemos ver Eu adicionei antes outro, só para mostrar como podemos desinstalar as versões do Python com BMP, o comando, desinstalar e depois a versão do Python e do Viola, desinstalamos o Python versão 3.9 desinstalamos Com essas ferramentas, é muito simples gerenciar diferentes versões do Python Agora vamos instalá-lo em um Bunto. Nós fazemos a mesma coisa. Vá para a página do Github e siga as instruções. Aqui, eu escolhi o instalador automático. E aqui eu copio esse comando para instalação. Antes da instalação, eu uso o comando pudo Ug update, esse comando, gerenciando pacotes do sistema, depois PSUDoug Por isso, atualizamos e atualizamos todos os pacotes instalados em nosso sistema. Agora podemos instalar o PAMP Fast neste comando que copiamos anteriormente Em seguida, volte para a primeira página, ou documentação, e copie essas três linhas de código. Vamos escrevê-lo no arquivo Bahar C. Também é um arquivo oculto. É muito parecido com o que fizemos com o MACOS anteriormente. Se você não conseguiu instalar o Tmp e recebeu um erro, certifique-se de instalar todas as dependências do Python e ter o Gid Depois de tudo isso, reinicie o shell com o comando e podemos usar essa ferramenta. Usamos aqui o mesmo comando que usamos anteriormente em macros Vamos instalar o Python 3.90. Aqui podemos ver nosso Python instalado. Agora vamos criar um ambiente virtual com base nessa versão do Python Nós o ativamos da mesma forma que antes com o macOS com o comando, ativamos e nomeamos um ambiente virtual Provavelmente você não encontrará esse problema, mas tenho um comportamento inconveniente no meu sistema No momento, não vejo que estou em um ambiente virtual. Se eu verificar, posso ver que nós o criamos. Então eu tive que adicionar essas poucas linhas de código no meu BachrcFle Em um Bundu, eu também uso o editor de nanotexto. Esses comandos me permitem escrever e executar a partir do BachrcFle Execute a fonte de comando BRC. É para execução do script BRC na sessão atual do shell E enquanto consertávamos isso. momento, estamos em nosso ambiente virtual e, por dentro, temos a versão do Python que foi usada para criação Então, pessoal, todos os comandos e todas as próximas etapas, da mesma forma que fizemos anteriormente. Espero que esse conhecimento ajude você a ver você na próxima lição.