Histograma Python: Aprenda a criar gráficos de histograma com Python
Neste artigo, aprenda sobre histogramas em Python e como criar gráficos de histograma usando a biblioteca Matplotlib.
Publicado em 24 de novembro de 2023
Glossário
O que é um histograma e como ele funciona em Python
Introdução
Um histograma é uma representação gráfica de uma distribuição de frequências. Ele é utilizado para visualizar a distribuição dos dados em um conjunto, mostrando a frequência com que cada valor ocorre. Em Python, podemos criar histogramas de forma fácil e eficiente usando a biblioteca Matplotlib.
Como funciona um histograma
Para entender como um histograma funciona, é importante compreender alguns conceitos básicos. Primeiramente, temos os dados que serão analisados, geralmente representados por uma lista ou um array. Em seguida, precisamos definir os intervalos ou classes em que os dados serão agrupados. Esses intervalos são chamados de bins. Quanto mais bins utilizarmos, mais detalhada será a visualização do histograma.
Criando um histograma em Python
Para criar um histograma em Python usando a biblioteca Matplotlib, precisamos primeiro importar os módulos necessários:
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as npEm seguida, podemos definir os dados que serão analisados e os bins que serão utilizados:
data = [1, 2, 3, 4, 4, 4, 5, 5, 6, 6, 6, 6, 7, 8, 9, 9, 9, 9, 9]
bins = np.arange(1, 11, 1) # Intervalos de 1 a 10 com passo 1Agora, podemos criar o histograma propriamente dito:
plt.hist(data, bins=bins, edgecolor='black')
plt.xlabel('Valores')
plt.ylabel('Frequência')
plt.title('Histograma')
plt.show()Ao executar esse código, teremos como resultado um gráfico de histograma mostrando a distribuição dos valores no conjunto de dados.
Personalizando um gráfico de histograma em Python
A biblioteca Matplotlib nos permite personalizar diversos aspectos do gráfico de histograma. Podemos alterar as cores, adicionar títulos, rótulos nos eixos, entre outras customizações.
Uma das personalizações mais comuns é a cor das barras do histograma. Podemos alterar a cor usando o parâmetro “color” na função “plt.hist”. Por exemplo:
plt.hist(data, bins=bins, color='green', edgecolor='black')Também é possível adicionar um título ao gráfico usando a função “plt.title”:
plt.title('Histograma de Valores')Além disso, podemos adicionar rótulos aos eixos x e y usando as funções “plt.xlabel” e “plt.ylabel”, respectivamente:
plt.xlabel('Valores')
plt.ylabel('Frequência')Outra personalização interessante é a adição de uma legenda. Podemos fazer isso usando a função “plt.legend”. Por exemplo, se tivermos várias séries de dados, podemos adicionar uma legenda para cada uma delas:
plt.hist(data1, bins=bins, label='Dados 1', alpha=0.5)
plt.hist(data2, bins=bins, label='Dados 2', alpha=0.5)
plt.legend()Aplicações práticas do histograma na análise de dados com Python
O histograma é uma ferramenta muito útil na análise de dados em Python. Ele nos permite visualizar a distribuição dos valores em um conjunto de dados e identificar padrões, tendências e outliers.
Uma das aplicações mais comuns do histograma é na análise de dados estatísticos. Podemos utilizar o histograma para visualizar a distribuição de idades em uma amostra, por exemplo. Isso nos ajuda a identificar se a amostra segue uma distribuição normal ou se há algum tipo de viés.
Outra aplicação interessante do histograma é na análise de dados de vendas. Podemos criar um histograma para visualizar a distribuição das vendas por faixa de valor. Isso nos permite identificar quais faixas de valor são mais frequentes e tomar decisões estratégicas com base nessa informação.
Além disso, o histograma pode ser utilizado na análise de dados financeiros, na identificação de padrões de consumo, na análise de resultados de testes, entre outras aplicações.
Conclusão
Neste artigo, aprendemos sobre histogramas em Python e como criar gráficos de histograma usando a biblioteca Matplotlib. Vimos que o histograma é uma ferramenta poderosa na análise de dados, permitindo visualizar a distribuição dos valores em um conjunto de dados.
Através da personalização do gráfico, podemos tornar a visualização mais atrativa e informativa. Também exploramos algumas das aplicações práticas do histograma na análise de dados.
Portanto, se você está trabalhando com análise de dados em Python, aprender a criar e interpretar histogramas é fundamental. Utilize a biblioteca Matplotlib para explorar os dados e obter insights valiosos para seus projetos e análises. Aproveite os recursos que Python oferece e aprimore suas habilidades na área de análise de dados.
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