PRÁTICA 7 – MATPLOTLIB e NUMPY
Comandos:
Usar a biblioteca MATPLOTLIB e NUMPY para fazer gráficos
Tarefa:
Copie, cole, compile e execute cada um dos seguintes programas no interpretador online de python (esse é diferente dos outros usados nas práticas 1 a 6) ou na IDLE do Python instalada na sua máquina:
Programa 1 – Um gráfico simples (modifique os valores no array para modificar o gráfico)
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import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np xpoints = np.array([0, 6]) ypoints = np.array([0, 250]) plt.plot(xpoints, ypoints) plt.show() |
Programa 2 – Linestyle, Color e Marker
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import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np ypoints = np.array([3, 8, 1, 10]) # Tente também marker = 'o', color = 'red' e linestyle = 'dashed') plt.plot(ypoints, linestyle = 'dotted') plt.show() |
Programa 3 – Plote um seno!
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import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt time = np.arange(0, 10, 0.1); amplitude = np.sin(time) plt.plot(time, amplitude) plt.title('Seno') plt.xlabel('t') plt.ylabel('Y = sen(t)') plt.grid(True, which='both') plt.axhline(y=0, color='k') plt.show() |
Programa 4 – Subplots (duas funções ao mesmo tempo!)
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import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt time = np.arange(0, 10, 0.1); amplitude_sen = np.sin(time) amplitude_cos = np.cos(time) plt.subplot(2,1,1) plt.plot(time, amplitude_sen) plt.ylabel('Y = sen(t)') plt.grid(True, which='both') plt.axhline(y=0, color='k') plt.subplot(2,1,2) plt.plot(time, amplitude_cos) plt.ylabel('Y = cos(t)') plt.grid(True, which='both') plt.axhline(y=0, color='k') plt.show() |
Programa 5 – Um histograma
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import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x1 = np.random.rand(1000, 1)*10 # print(x1) plt.hist(x1) plt.show() |
Programa 6 – Gráficos de Pizza (setores circulares)
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import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np y = np.array([35, 25, 25, 15]) mylabels = ["Maçãs", "Bananas", "Mangas", "Laranjas"] plt.pie(y, labels = mylabels) plt.show() |
Desafio: Gere os 50 primeiros números de uma série de Fibonacci e plote!
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import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np y = np.array([1,1]) for x in range(2,50): y = np.append(y, y[x-1] + y[x-2]) print(y) plt.plot(y) plt.show() |