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Desafio 2: Outros Tipos de Gráficos | Matplotlib
Desafio de Entrevista em Ciência de Dados
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Conteúdo do Curso

Desafio de Entrevista em Ciência de Dados

Desafio de Entrevista em Ciência de Dados

1. Python
2. NumPy
3. Pandas
4. Matplotlib
5. Seaborn
6. Estatísticas
7. Scikit-learn

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Desafio 2: Outros Tipos de Gráficos

Matplotlib é conhecido por suas capacidades versáteis de plotagem, e enquanto os básicos como gráficos de linha e diagramas de dispersão são frequentemente utilizados, a biblioteca conta com uma ampla gama de tipos de gráficos sofisticados e intrincados. Mergulhar mais a fundo nesses pode proporcionar perspectivas mais matizadas sobre os dados. Os principais benefícios desses tipos de gráficos avançados incluem:

  • Complexidade: Eles permitem a representação de dados multidimensionais ou múltiplos conjuntos de dados em uma única visualização.
  • Clareza: Apesar de sua complexidade, esses tipos de gráficos podem tornar os padrões mais evidentes e compreensíveis.
  • Contexto: Eles podem apresentar dados em um formato que se alinha mais de perto com conhecimento ou requisitos de domínios específicos.

Dominar o poder desses gráficos avançados pode aumentar significativamente a narrativa de dados e a derivação de insights.

Neste capítulo, vamos explorar dados sintéticos. O gráfico inicial ilustra a classificação mensal dos produtos fabricados pela fábrica, com 'A' significando a categoria mais alta e 'E' a mais baixa. Esses dados são uma média abrangendo 12 meses, e o erro indica a variação entre os valores mínimos e máximos para cada mês.

O gráfico subsequente mostra a venda desses produtos da mesma fábrica para uma loja específica. Qualquer produto classificado como 'E' é considerado inadequado para venda. A categoria 'y1' denota a quantidade de itens vendidos em cada categoria, enquanto 'y2' detalha os itens não vendidos.

A representação visual final oferece percepções sobre a distribuição de várias espécies de animais na floresta vizinha à fábrica.

Tarefa
test

Swipe to show code editor

Criar três tipos de gráficos avançados usando Matplotlib:

  1. Plote um gráfico de barras com barras de erro.
  2. Gere um gráfico de barras empilhadas.
  3. Construa um gráfico de pizza.
Switch to desktopMude para o desktop para praticar no mundo realContinue de onde você está usando uma das opções abaixo
Tudo estava claro?

Como podemos melhorá-lo?

Obrigado pelo seu feedback!

Seção 4. Capítulo 2
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Desafio 2: Outros Tipos de Gráficos

Matplotlib é conhecido por suas capacidades versáteis de plotagem, e enquanto os básicos como gráficos de linha e diagramas de dispersão são frequentemente utilizados, a biblioteca conta com uma ampla gama de tipos de gráficos sofisticados e intrincados. Mergulhar mais a fundo nesses pode proporcionar perspectivas mais matizadas sobre os dados. Os principais benefícios desses tipos de gráficos avançados incluem:

  • Complexidade: Eles permitem a representação de dados multidimensionais ou múltiplos conjuntos de dados em uma única visualização.
  • Clareza: Apesar de sua complexidade, esses tipos de gráficos podem tornar os padrões mais evidentes e compreensíveis.
  • Contexto: Eles podem apresentar dados em um formato que se alinha mais de perto com conhecimento ou requisitos de domínios específicos.

Dominar o poder desses gráficos avançados pode aumentar significativamente a narrativa de dados e a derivação de insights.

Neste capítulo, vamos explorar dados sintéticos. O gráfico inicial ilustra a classificação mensal dos produtos fabricados pela fábrica, com 'A' significando a categoria mais alta e 'E' a mais baixa. Esses dados são uma média abrangendo 12 meses, e o erro indica a variação entre os valores mínimos e máximos para cada mês.

O gráfico subsequente mostra a venda desses produtos da mesma fábrica para uma loja específica. Qualquer produto classificado como 'E' é considerado inadequado para venda. A categoria 'y1' denota a quantidade de itens vendidos em cada categoria, enquanto 'y2' detalha os itens não vendidos.

A representação visual final oferece percepções sobre a distribuição de várias espécies de animais na floresta vizinha à fábrica.

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Criar três tipos de gráficos avançados usando Matplotlib:

  1. Plote um gráfico de barras com barras de erro.
  2. Gere um gráfico de barras empilhadas.
  3. Construa um gráfico de pizza.
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