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Gráficos de linhas, barras e dispersão

Crie tipos comuns de gráficos

Gráficos de linhas, barras e dispersão é uma aula grátis de Python Academy no CoddyKit. Esta é a aula 2 de 4. Você pode ler a aula completa abaixo gratuitamente — depois pratica ao vivo no navegador com um editor de código integrado e um tutor de IA 24/7. Faz parte do caminho de aprendizado de Python Academy, e seu progresso é sincronizado entre a web e o app CoddyKit. O curso de Python Academy inclui 4 aulas no total.

Três gráficos essenciais

A maioria das histórias contadas com dados utiliza três tipos de gráfico:

Linhas para tendências em um eixo ordenado, como o tempo
Barras para comparar categorias
Dispersão para relações entre duas variáveis numéricas

Cada tipo corresponde a um método do Matplotlib em um eixo.

Gráficos de linhas

Um gráfico de linhas conecta os pontos na ordem. No Matplotlib, ele é criado com ax.plot(x, y). Utilize-o quando o eixo x tiver uma ordem significativa, como dias ou medições ao longo do tempo.

Os dados por trás de uma linha são apenas duas sequências paralelas.

months = [1, 2, 3, 4, 5]
sales = [120, 150, 130, 170, 200]
for m, s in zip(months, sales):
    print('Month', m, '->', s)
print('Trend:', 'up' if sales[-1] > sales[0] else 'down')

Gráficos de barras

Um gráfico de barras compara categorias discretas. A chamada é ax.bar(categories, values). As barras começam em zero, portanto suas alturas podem ser comparadas diretamente.

Utilize barras quando as posições em x forem rótulos, não uma escala contínua.

fruits = ['apple', 'banana', 'cherry']
counts = [30, 45, 15]
for f, c in zip(fruits, counts):
    bar = '#' * (c // 5)
    print(f.ljust(8), bar, c)

Barras horizontais

Quando os rótulos das categorias são longos, as barras horizontais são mais fáceis de ler. O Matplotlib oferece ax.barh(categories, values).

A lógica é idêntica; apenas a orientação muda.

Gráficos de dispersão

Um gráfico de dispersão desenha um marcador para cada ponto de dados com ax.scatter(x, y). Ele revela correlações, agrupamentos e valores atípicos entre duas variáveis numéricas.

Ao contrário de uma linha, os pontos não são conectados.

heights = [150, 160, 170, 180, 190]
weights = [50, 60, 68, 78, 90]
pairs = list(zip(heights, weights))
print('Points:', pairs)
rising = all(weights[i] < weights[i+1] for i in range(len(weights)-1))
print('Positive trend:', rising)

Escolhendo o gráfico certo

Escolha com base na pergunta que você está respondendo:

Como um valor muda ao longo do tempo? Linhas
Qual categoria é maior? Barras
Duas variáveis estão relacionadas? Dispersão

Escolher incorretamente pode induzir os leitores ao erro, por exemplo, ao utilizar uma linha para categorias sem ordem.

Várias séries

Você pode chamar ax.plot() várias vezes nos mesmos eixos para sobrepor várias linhas. Cada chamada adiciona outra série. Posteriormente, diferencie-as com uma legenda.

A mesma ideia de sobreposição funciona para dispersões e tipos de gráfico combinados.

series_a = [1, 2, 3, 4]
series_b = [4, 3, 2, 1]
for i in range(len(series_a)):
    print('x', i, 'a', series_a[i], 'b', series_b[i])

Marcadores e estilos de linha

Os gráficos de linhas aceitam uma cadeia de formatação; por exemplo, ax.plot(x, y, 'o--') desenha marcadores circulares unidos por uma linha tracejada.

o marcador circular
-- linha tracejada
r cor vermelha

Esses atalhos tornam rápidas as alterações em gráficos exploratórios.

Barras agrupadas

Para comparar dois valores por categoria, desloque as posições das barras. Mova um grupo por uma pequena distância para que as barras fiquem lado a lado.

As posições são calculadas com aritmética simples sobre o índice.

categories = ['Q1', 'Q2', 'Q3']
width = 0.4
for i, cat in enumerate(categories):
    left_pos = i - width / 2
    right_pos = i + width / 2
    print(cat, 'group A at', left_pos, 'group B at', right_pos)

Gráficos de bolhas

Um gráfico de dispersão pode representar uma terceira variável pelo tamanho dos marcadores: ax.scatter(x, y, s=sizes). Bolhas maiores representam valores maiores. Assim, você reúne três dimensões em um único gráfico.

Mantenha os tamanhos razoáveis para que as bolhas não se sobreponham e formem uma mancha.

Evitando gráficos enganosos

O tipo de gráfico transmite significado, portanto a escolha errada pode induzir ao erro. Uma linha desenhada sobre categorias sem ordem sugere uma tendência que não existe. Barras que não começam em zero exageram as diferenças.

Sempre pergunte se a representação visual corresponde à estrutura dos seus dados.

Verificação rápida

Associe a pergunta ao gráfico correto.

Recapitulação

Agora você conhece as três chamadas fundamentais para gráficos:

ax.plot(x, y) para tendências em um eixo ordenado
ax.bar(cats, vals) para comparar categorias
ax.scatter(x, y) para relações, com s= para bolhas

Sobreponha várias séries em um mesmo eixo e escolha o tipo que corresponde à sua pergunta.

Perguntas Frequentes

A aula “Gráficos de linhas, barras e dispersão” é grátis?

Sim — o texto completo de “Gráficos de linhas, barras e dispersão” é grátis para ler aqui na web. Para praticá-la interativamente (um editor de código integrado e um tutor de IA 24/7) e desbloquear o restante do curso de Python Academy, atualize para CoddyKit PRO. O curso de Python Academy inclui 4 aulas no total.

O que vou aprender em “Gráficos de linhas, barras e dispersão”?

Crie tipos comuns de gráficos Você pratica Python Academy com código prático que executa diretamente no navegador, e um tutor de IA 24/7 responde suas dúvidas enquanto trabalha na aula.

Preciso ter experiência prévia para começar Python Academy?

Nenhuma experiência prévia é necessária. Python Academy no CoddyKit é estruturado para alunos iniciantes até avançados, então você pode começar aqui ou desde o início e aprender no seu ritmo. Esta é a aula 2 de 4.

Quanto tempo leva a aula “Gráficos de linhas, barras e dispersão”?

A maioria das aulas CoddyKit leva cerca de 5–10 minutos. Cada uma é compacta e interativa, então você faz progresso constante e retoma exatamente de onde parou entre web e app.

Posso escrever e executar código nesta aula de Python Academy?

Sim. Cada aula de Python Academy inclui um editor de código integrado, então você escreve e executa código real direto no navegador e recebe feedback de IA instantaneamente — nenhuma configuração local necessária.

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