Aprenda Personalização dos Eixos | Personalização de Gráficos

Personalização dos Tiques

Para ajustar os tiques em um gráfico, utilize as funções do módulo pyplot:

xticks para personalizar o eixo x;
yticks para personalizar o eixo y.

Ambas as funções seguem a mesma sintaxe e possuem dois parâmetros principais:

ticks define as posições onde os tiques devem aparecer. Qualquer estrutura semelhante a array pode ser utilizada. Para remover todos os tiques, passe uma lista vazia;
labels atribui texto personalizado a cada posição de tique. Deve ser utilizado em conjunto com o parâmetro ticks.

Também é possível incluir argumentos adicionais para estilizar os rótulos e controlar sua aparência.

Abaixo está um dos gráficos criados recentemente:

O gráfico parece estar adequado, porém seria melhor exibir mais anos no eixo x dentro deste intervalo (1995-2020). Para isso, utilize xticks():


              1234567891011121314151617181920
            
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# Loading the dataset with the average yearly temperatures in Boston and Seattle
url = 'https://staging-content-media-cdn.codefinity.com/courses/47339f29-4722-4e72-a0d4-6112c70ff738/weather_data.csv'
weather_df = pd.read_csv(url, index_col=0)

# Plotting the data
plt.plot(weather_df['Boston'], label='Boston')
plt.plot(weather_df['Seattle'], label='Seattle')

# Adding a title and legend
plt.title('Boston and Seattle average yearly temperatures')
plt.legend(loc='upper left')

# Setting the x-ticks coordinates and their rotation
plt.xticks(range(1995, 2021, 2), rotation=30)

# Displaying the plot
plt.show()

Agora, a cada dois anos aparece no eixo x. Isso foi alcançado utilizando a função range() com um passo de 2 para o argumento ticks.

Além disso, os rótulos dos ticks foram rotacionados 30 graus no sentido anti-horário usando a palavra-chave rotation para melhorar a legibilidade.

Os rótulos dos ticks também podem ser especificados manualmente passando uma lista para o argumento labels (por exemplo, labels = ['label1', 'label2']).

Personalização dos Rótulos dos Eixos

É possível utilizar as funções xlabel() e ylabel() do módulo pyplot para definir os rótulos do eixo x e do eixo y. Essas funções exigem apenas um parâmetro: o próprio rótulo (uma string).


              123456789101112131415161718
            
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

url = 'https://content-media-cdn.codefinity.com/courses/47339f29-4722-4e72-a0d4-6112c70ff738/weather_data.csv'
weather_df = pd.read_csv(url, index_col=0)

# Plotting the data
plt.plot(weather_df['Boston'], label='Boston')
plt.plot(weather_df['Seattle'], label='Seattle')

# Adding title, legend, and labels
plt.title('Boston and Seattle average yearly temperatures')
plt.legend(loc='upper left')
plt.xticks(range(1995, 2021, 2), rotation=30)
plt.ylabel('Temperature, °F')

# Displaying the plot
plt.show()

Também é possível modificar a aparência do rótulo, por exemplo, definir o tamanho da fonte através do argumento de palavra-chave fontsize ou sua cor através do argumento de palavra-chave color.

Além disso, existe o parâmetro loc, que especifica a localização do rótulo (center por padrão).

Para o rótulo do eixo x, os valores possíveis são 'left', 'center' e 'right';
Para o eixo y, em vez de 'left' e 'right', existem 'top' e 'bottom'.

Estude Mais

Você pode explorar mais na documentação: xlabel() e ylabel().

Tarefa

Swipe to start coding

Utilize a função adequada para definir data_linear como os ticks do eixo x.
Utilize a função adequada para definir 'x' como o rótulo do eixo x.
Utilize 'right' como a localização do rótulo do eixo x.
Utilize a função adequada para definir 'y' como o rótulo do eixo y.
Utilize 'top' como a localização do rótulo do eixo y.
Defina o parâmetro rotation como 0 para o rótulo do eixo y.

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Personalização dos Tiques

Para ajustar os tiques em um gráfico, utilize as funções do módulo pyplot:

xticks para personalizar o eixo x;
yticks para personalizar o eixo y.

Ambas as funções seguem a mesma sintaxe e possuem dois parâmetros principais:

ticks define as posições onde os tiques devem aparecer. Qualquer estrutura semelhante a array pode ser utilizada. Para remover todos os tiques, passe uma lista vazia;
labels atribui texto personalizado a cada posição de tique. Deve ser utilizado em conjunto com o parâmetro ticks.

Também é possível incluir argumentos adicionais para estilizar os rótulos e controlar sua aparência.

Abaixo está um dos gráficos criados recentemente:

O gráfico parece estar adequado, porém seria melhor exibir mais anos no eixo x dentro deste intervalo (1995-2020). Para isso, utilize xticks():


              1234567891011121314151617181920
            
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# Loading the dataset with the average yearly temperatures in Boston and Seattle
url = 'https://staging-content-media-cdn.codefinity.com/courses/47339f29-4722-4e72-a0d4-6112c70ff738/weather_data.csv'
weather_df = pd.read_csv(url, index_col=0)

# Plotting the data
plt.plot(weather_df['Boston'], label='Boston')
plt.plot(weather_df['Seattle'], label='Seattle')

# Adding a title and legend
plt.title('Boston and Seattle average yearly temperatures')
plt.legend(loc='upper left')

# Setting the x-ticks coordinates and their rotation
plt.xticks(range(1995, 2021, 2), rotation=30)

# Displaying the plot
plt.show()

Agora, a cada dois anos aparece no eixo x. Isso foi alcançado utilizando a função range() com um passo de 2 para o argumento ticks.

Além disso, os rótulos dos ticks foram rotacionados 30 graus no sentido anti-horário usando a palavra-chave rotation para melhorar a legibilidade.

Os rótulos dos ticks também podem ser especificados manualmente passando uma lista para o argumento labels (por exemplo, labels = ['label1', 'label2']).

Personalização dos Rótulos dos Eixos


              123456789101112131415161718
            
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

url = 'https://content-media-cdn.codefinity.com/courses/47339f29-4722-4e72-a0d4-6112c70ff738/weather_data.csv'
weather_df = pd.read_csv(url, index_col=0)

# Plotting the data
plt.plot(weather_df['Boston'], label='Boston')
plt.plot(weather_df['Seattle'], label='Seattle')

# Adding title, legend, and labels
plt.title('Boston and Seattle average yearly temperatures')
plt.legend(loc='upper left')
plt.xticks(range(1995, 2021, 2), rotation=30)
plt.ylabel('Temperature, °F')

# Displaying the plot
plt.show()

Além disso, existe o parâmetro loc, que especifica a localização do rótulo (center por padrão).

Para o rótulo do eixo x, os valores possíveis são 'left', 'center' e 'right';
Para o eixo y, em vez de 'left' e 'right', existem 'top' e 'bottom'.

Estude Mais

Você pode explorar mais na documentação: xlabel() e ylabel().

Tarefa

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Utilize a função adequada para definir data_linear como os ticks do eixo x.
Utilize a função adequada para definir 'x' como o rótulo do eixo x.
Utilize 'right' como a localização do rótulo do eixo x.
Utilize a função adequada para definir 'y' como o rótulo do eixo y.
Utilize 'top' como a localização do rótulo do eixo y.
Defina o parâmetro rotation como 0 para o rótulo do eixo y.

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xticks para personalizar o eixo x;
yticks para personalizar o eixo y.

Ambas as funções seguem a mesma sintaxe e possuem dois parâmetros principais:

ticks define as posições onde os tiques devem aparecer. Qualquer estrutura semelhante a array pode ser utilizada. Para remover todos os tiques, passe uma lista vazia;
labels atribui texto personalizado a cada posição de tique. Deve ser utilizado em conjunto com o parâmetro ticks.

Também é possível incluir argumentos adicionais para estilizar os rótulos e controlar sua aparência.

Abaixo está um dos gráficos criados recentemente:

O gráfico parece estar adequado, porém seria melhor exibir mais anos no eixo x dentro deste intervalo (1995-2020). Para isso, utilize xticks():


              1234567891011121314151617181920
            
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# Loading the dataset with the average yearly temperatures in Boston and Seattle
url = 'https://staging-content-media-cdn.codefinity.com/courses/47339f29-4722-4e72-a0d4-6112c70ff738/weather_data.csv'
weather_df = pd.read_csv(url, index_col=0)

# Plotting the data
plt.plot(weather_df['Boston'], label='Boston')
plt.plot(weather_df['Seattle'], label='Seattle')

# Adding a title and legend
plt.title('Boston and Seattle average yearly temperatures')
plt.legend(loc='upper left')

# Setting the x-ticks coordinates and their rotation
plt.xticks(range(1995, 2021, 2), rotation=30)

# Displaying the plot
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Além disso, os rótulos dos ticks foram rotacionados 30 graus no sentido anti-horário usando a palavra-chave rotation para melhorar a legibilidade.

Os rótulos dos ticks também podem ser especificados manualmente passando uma lista para o argumento labels (por exemplo, labels = ['label1', 'label2']).

Personalização dos Rótulos dos Eixos


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import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

url = 'https://content-media-cdn.codefinity.com/courses/47339f29-4722-4e72-a0d4-6112c70ff738/weather_data.csv'
weather_df = pd.read_csv(url, index_col=0)

# Plotting the data
plt.plot(weather_df['Boston'], label='Boston')
plt.plot(weather_df['Seattle'], label='Seattle')

# Adding title, legend, and labels
plt.title('Boston and Seattle average yearly temperatures')
plt.legend(loc='upper left')
plt.xticks(range(1995, 2021, 2), rotation=30)
plt.ylabel('Temperature, °F')

# Displaying the plot
plt.show()

Além disso, existe o parâmetro loc, que especifica a localização do rótulo (center por padrão).

Para o rótulo do eixo x, os valores possíveis são 'left', 'center' e 'right';
Para o eixo y, em vez de 'left' e 'right', existem 'top' e 'bottom'.

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Utilize a função adequada para definir data_linear como os ticks do eixo x.
Utilize a função adequada para definir 'x' como o rótulo do eixo x.
Utilize 'right' como a localização do rótulo do eixo x.
Utilize a função adequada para definir 'y' como o rótulo do eixo y.
Utilize 'top' como a localização do rótulo do eixo y.
Defina o parâmetro rotation como 0 para o rótulo do eixo y.

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