Como controlar os limites de um gráfico usando seaborn e matplotlib

Olá pessoas, neste post tu aprenderás como controlar os limites de um gráfico scatterplot usando a biblioteca seaborn e matplotlib. É muito importante poder controlar os limites de um gráfico para que se possa melhorar a visibilidade, estética e ajudar na ideia que estamos querendo deixar clara. No estudo prático, tu aprenderás como controlar os limites dos eixos x e y de um gráfico usando as funções plt.xlim() e plt.ylim() do matplotlib.

Key-words: seaborn, matplotlib, scatterplot, plt.xlim(), plt.ylim()

Scatterplot simples com os limites dos eixos definidos

Scatterplot simples com os limites dos eixos definidos é uma maneira útil e fácil de entender como controlar os limites de um gráfico, ou seja, seus eixos.
Para este estudo tu precisarás das bibliotecas seaborn, matplotlib e numpy que são, provavelmente, umas das mais usadas em Python.
Tu podes controlar os limites de X e Y do teu gráfico feito com seaborn, simplesmente, usando as funções plt.xlim() e plt.ylim() do matplotlib. Nesse exemplo, vamos gerar um conjunto de dados para pares de coordenadas (x, y) e definir os limites dos eixos.

# Bibliotecas
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
from numpy.random import seed
from numpy.random import randint

# Gerando os pares (x,)
rng = np.random.default_rng(2010)
x = randint(1, 100, 50)
y = b + x**1/4 + rng.normal(2 * (x / np.max(x)))

# Scatterplot básico
sns.regplot(x=x, y=y, fit_reg=False)

# Definindo e controlando os limites de X e Y
plt.ylim(-40, 100)
plt.xlim(-10, 110)
plt.show()
Como alterar os limites de um gráfico usando seaborn e matplotlib no Python
Figura 1: Definindo limites para os eixos x e y

Para ajustar os limites de forma a que se visualize melhor os eixos e os dados, basta alterar os valores dos parâmetros das funções plt.xlim() e plt.ylim() . Se colocarmos as funções como plt.xlim(0,40) e plt.ylim(0,110) o gráfico ficará como abaixo.

Como alterar os limites de um gráfico usando seaborn e matplotlib no Python
Figura 2: ajustando os limites dos gráficos

Ok, espero que o post possa ter ajudado, se ajudou dê uma olhada nos outras mídias sociais e segue no Instagram e no Twitter.

Ao longo dos posts, como este é um blog sobre Data Analysis, mostrarei as vantagens de usar uma linguagem de programação, no caso, Python, para gerar infográficos para melhorar a apresentação de gráficos e infográficos que serão usados nas apresentações da graduação, salão de iniciação científica, TCC (Trabalho de Conclusão de Curso), congresso, defesas de mestrado, doutorado ou em uma reunião com colegas, orientadores, chefes ou simplesmente para ilustrar o trabalho.


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