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Aprenda Adicionando Grade | Seção
Visualização de Dados com Matplotlib

bookAdicionando Grade

Outra parte importante da personalização é a personalização da grade. O módulo pyplot possui a função grid() para esse propósito.

Visibilidade e Eixos

O primeiro parâmetro, visible, especifica se as linhas da grade devem ser exibidas (por padrão, elas não são exibidas).

O parâmetro axis na personalização da grade permite controlar a direção em que as linhas da grade aparecem em um gráfico:

  • 'x' — exibe linhas verticais da grade alinhadas com o eixo x;
  • 'y' — exibe linhas horizontais da grade alinhadas com o eixo y;
  • 'both' — exibe linhas da grade em ambas as direções (este é o comportamento padrão).

Esse parâmetro é útil quando se deseja enfatizar o alinhamento dos dados em um eixo específico ou reduzir a poluição visual limitando as linhas da grade a uma direção.

123456789101112131415161718
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np data_linear = np.arange(0, 11) data_squared = data_linear ** 2 plt.plot(data_linear, label='linear function', color='red', alpha=0.5) plt.plot(data_squared, '-o', label='quadratic function', color='blue') plt.xticks(data_linear) plt.xlabel('x', loc='right') plt.ylabel('y', loc='top', rotation=0) # Setting the horizontal grid lines to be visible plt.grid(True, axis='x') plt.legend() plt.show()
copy

Neste exemplo, visible=True e axis='x' foram definidos para habilitar apenas as linhas verticais da grade. Isso aprimora o gráfico ao adicionar linhas de referência úteis, evitando elementos horizontais desnecessários.

Cor e Transparência

Também é possível alterar a cor das linhas da grade usando o parâmetro color e a transparência delas com o parâmetro alpha.

123456789101112131415161718
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np data_linear = np.arange(0, 11) data_squared = data_linear ** 2 plt.plot(data_linear, label='linear function', color='red', alpha=0.5) plt.plot(data_squared, '-o', label='quadratic function', color='blue') plt.xticks(data_linear) plt.xlabel('x', loc='right') plt.ylabel('y', loc='top', rotation=0) # Customizing the horizontal grid lines plt.grid(True, axis='x', alpha=0.2, color='black') plt.legend() plt.show()
copy

Agora nossas linhas de grade estão pretas (color='black') e estão mais transparentes (alpha=0.2), o que torna o gráfico ainda mais agradável visualmente.

Note
Estudo Adicional

Ainda existem mais parâmetros possíveis para a função grid() (eles não são usados com tanta frequência), então aqui está a documentação da função grid() caso queira explorar mais.

Tarefa

Swipe to start coding

Você recebe dados de temperatura de Boston e Seattle e precisa personalizar as linhas de grade do gráfico para melhorar a legibilidade.

Complete o código para configurar as linhas de grade conforme os seguintes requisitos:

  1. Utilizar a função correta para configurar as linhas de grade.
  2. Tornar a grade visível definindo o primeiro argumento de forma apropriada.
  3. Restringir a grade a linhas paralelas ao eixo x (axis='y').
  4. Definir a cor da linha da grade como 'slategrey'.
  5. Ajustar a transparência das linhas da grade para 0.5.

Solução

Tudo estava claro?

Como podemos melhorá-lo?

Obrigado pelo seu feedback!

Seção 1. Capítulo 13
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O parâmetro axis na personalização da grade permite controlar a direção em que as linhas da grade aparecem em um gráfico:

  • 'x' — exibe linhas verticais da grade alinhadas com o eixo x;
  • 'y' — exibe linhas horizontais da grade alinhadas com o eixo y;
  • 'both' — exibe linhas da grade em ambas as direções (este é o comportamento padrão).

Esse parâmetro é útil quando se deseja enfatizar o alinhamento dos dados em um eixo específico ou reduzir a poluição visual limitando as linhas da grade a uma direção.

123456789101112131415161718
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np data_linear = np.arange(0, 11) data_squared = data_linear ** 2 plt.plot(data_linear, label='linear function', color='red', alpha=0.5) plt.plot(data_squared, '-o', label='quadratic function', color='blue') plt.xticks(data_linear) plt.xlabel('x', loc='right') plt.ylabel('y', loc='top', rotation=0) # Setting the horizontal grid lines to be visible plt.grid(True, axis='x') plt.legend() plt.show()
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Neste exemplo, visible=True e axis='x' foram definidos para habilitar apenas as linhas verticais da grade. Isso aprimora o gráfico ao adicionar linhas de referência úteis, evitando elementos horizontais desnecessários.

Cor e Transparência

Também é possível alterar a cor das linhas da grade usando o parâmetro color e a transparência delas com o parâmetro alpha.

123456789101112131415161718
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np data_linear = np.arange(0, 11) data_squared = data_linear ** 2 plt.plot(data_linear, label='linear function', color='red', alpha=0.5) plt.plot(data_squared, '-o', label='quadratic function', color='blue') plt.xticks(data_linear) plt.xlabel('x', loc='right') plt.ylabel('y', loc='top', rotation=0) # Customizing the horizontal grid lines plt.grid(True, axis='x', alpha=0.2, color='black') plt.legend() plt.show()
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Agora nossas linhas de grade estão pretas (color='black') e estão mais transparentes (alpha=0.2), o que torna o gráfico ainda mais agradável visualmente.

Note
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Ainda existem mais parâmetros possíveis para a função grid() (eles não são usados com tanta frequência), então aqui está a documentação da função grid() caso queira explorar mais.

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Complete o código para configurar as linhas de grade conforme os seguintes requisitos:

  1. Utilizar a função correta para configurar as linhas de grade.
  2. Tornar a grade visível definindo o primeiro argumento de forma apropriada.
  3. Restringir a grade a linhas paralelas ao eixo x (axis='y').
  4. Definir a cor da linha da grade como 'slategrey'.
  5. Ajustar a transparência das linhas da grade para 0.5.

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