
Visualização com Matplotlib & Seaborn
Figures, axes, subplots, line plots, scatter plots, histogramas, heatmaps, styling, customização
1Qual é a principal diferença entre a interface pyplot e a interface orientada a objetos do Matplotlib?
Qual é a principal diferença entre a interface pyplot e a interface orientada a objetos do Matplotlib?
Resposta
A interface pyplot (plt.plot, plt.title) é uma API estilo MATLAB que gerencia implicitamente as figuras e eixos atuais, conveniente para gráficos simples e rápidos. A interface orientada a objetos (fig, ax = plt.subplots()) dá controle explícito sobre cada elemento (Figure, Axes) e é recomendada para gráficos complexos, múltiplos subplots ou scripts de produção, pois torna o código mais legível e fácil de manter.
2Qual método usar para criar uma figure com uma grade de 2 linhas e 3 colunas de subplots?
Qual método usar para criar uma figure com uma grade de 2 linhas e 3 colunas de subplots?
Resposta
A função plt.subplots(2, 3) cria uma figure contendo uma grade de 2 linhas e 3 colunas de subplots. Retorna uma tupla (fig, axes) onde axes é um array NumPy 2D de forma (2, 3) permitindo acessar cada subplot via axes[row, col]. Esta abordagem é a forma mais concisa e idiomática de criar grades regulares de subplots no Matplotlib.
3Como exibir um heatmap de correlação de um DataFrame Pandas com Seaborn?
Como exibir um heatmap de correlação de um DataFrame Pandas com Seaborn?
Resposta
Para exibir um heatmap de correlação, primeiro calcule a matriz de correlação com df.corr(), depois passe o resultado para sns.heatmap(). A opção annot=True exibe os valores de correlação em cada célula, facilitando a leitura. Esta combinação é o padrão padrão para visualizar correlações entre variáveis numéricas na análise exploratória de dados.
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