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Please enable JavaScript in your browser settings or update your browser.Aprenda Desafio 4: Personalizando Gráficos | Matplotlib
Desafio de Entrevista em Ciência de Dados
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Conteúdo do Curso

Desafio de Entrevista em Ciência de Dados

Desafio de Entrevista em Ciência de Dados

1. Python
IntroduçãoDesafio 1: Compreensão de ListaDesafio 2: Manipulação de StringsDesafio 3: Manipulação de DicionárioDesafio 4: Laços AninhadosDesafio 5: ClassesPerguntas Teóricas
2. NumPy
Desafio 1: Criação de ArrayDesafio 2: Manipulação de ArrayDesafio 3: Insights EstatísticosDesafio 4: Tratamento de Valores AusentesDesafio 5: Ordenação de SubarranjoQuestões Teóricas
3. Pandas
Desafio 1: Criação de DataFrameDesafio 2: Agrupamento de DadosDesafio 3: Indexação e MultiIndexaçãoDesafio 4: Alterando DataFrameDesafio 5: Iterando Sobre DadosQuestões Teóricas
4. Matplotlib
Desafio 1: Fundamentos da Construção de GráficosDesafio 2: Outros Tipos de GráficosDesafio 3: SubtramasDesafio 4: Personalizando GráficosDesafio 5: Adicionando Texto aos GráficosQuestões Teóricas
5. Seaborn
Desafio 1: Visualizando DistribuiçõesDesafio 2: Explorando Dados CategóricosDesafio 3: Gráficos RelacionaisDesafio 4: Gráficos de RegressãoDesafio 5: Gráficos de MatrizQuestões Teóricas
6. Estatísticas
Desafio 1: Probabilidades e DistribuiçõesDesafio 2: Teorema de BayesDesafio 3: Teste de HipótesesDesafio 4: Intervalos de ConfiançaDesafio 5: CorrelaçãoQuestões Teóricas
7. Scikit-learn
Desafio 1: Escalonamento de DadosDesafio 2: Criação de Modelo BásicoDesafio 3: PipelinesDesafio 4: Validação CruzadaDesafio 5: Ajuste de HiperparâmetrosQuestões Teóricas

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Desafio 4: Personalizando Gráficos

Embora o Matplotlib ofereça excelentes ferramentas para a visualização de dados, muitas vezes é o aperfeiçoamento e a personalização dessas visualizações que os tornam destacados. Compreender como personalizar e estilizar gráficos pode trazer inúmeros benefícios:

  • Clareza: Gráficos estilizados de forma ponderada podem enfatizar pontos e padrões importantes dos dados, facilitando para os observadores a compreensão da mensagem-chave.
  • Estética: Um gráfico visualmente atraente pode engajar o público de maneira mais eficaz e pode refletir melhor o contexto ou o tema dos dados.
  • Integração da Marca: Para empresas e publicações, estilizar gráficos para combinar com as cores e temas da marca garante uma representação consistente.

Aprender os detalhes das opções de personalização do Matplotlib pode elevar suas apresentações de dados a novos patamares.

Tarefa

Swipe to start coding

Usando Matplotlib, realize as seguintes tarefas para personalizar e estilizar um gráfico:

  1. Plote um gráfico de linha simples.
  2. Defina o título para Curva Senoidal Personalizada com tamanho de fonte 16; defina o nome do rótulo do eixo x para Eixo X e do eixo y para Eixo Y com tamanho de fonte 14.
  3. Altere o estilo da linha para tracejado, largura para 2 e cor para roxo.
  4. Personalize os marcadores dos eixos x e y e seus rótulos. Use tamanho de fonte 12.
  5. Adicione uma grade com um estilo específico: cor cinza, linhas sólidas, largura das linhas igual a 0.5, transparência igual a 0.5.

Solução

Switch to desktopMude para o desktop para praticar no mundo realContinue de onde você está usando uma das opções abaixo
Tudo estava claro?

Como podemos melhorá-lo?

Obrigado pelo seu feedback!

Seção 4. Capítulo 4
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Desafio 4: Personalizando Gráficos

Embora o Matplotlib ofereça excelentes ferramentas para a visualização de dados, muitas vezes é o aperfeiçoamento e a personalização dessas visualizações que os tornam destacados. Compreender como personalizar e estilizar gráficos pode trazer inúmeros benefícios:

  • Clareza: Gráficos estilizados de forma ponderada podem enfatizar pontos e padrões importantes dos dados, facilitando para os observadores a compreensão da mensagem-chave.
  • Estética: Um gráfico visualmente atraente pode engajar o público de maneira mais eficaz e pode refletir melhor o contexto ou o tema dos dados.
  • Integração da Marca: Para empresas e publicações, estilizar gráficos para combinar com as cores e temas da marca garante uma representação consistente.

Aprender os detalhes das opções de personalização do Matplotlib pode elevar suas apresentações de dados a novos patamares.

Tarefa

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Usando Matplotlib, realize as seguintes tarefas para personalizar e estilizar um gráfico:

  1. Plote um gráfico de linha simples.
  2. Defina o título para Curva Senoidal Personalizada com tamanho de fonte 16; defina o nome do rótulo do eixo x para Eixo X e do eixo y para Eixo Y com tamanho de fonte 14.
  3. Altere o estilo da linha para tracejado, largura para 2 e cor para roxo.
  4. Personalize os marcadores dos eixos x e y e seus rótulos. Use tamanho de fonte 12.
  5. Adicione uma grade com um estilo específico: cor cinza, linhas sólidas, largura das linhas igual a 0.5, transparência igual a 0.5.

Solução

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Como podemos melhorá-lo?

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