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Tutorial de Python Bokeh | Crie Gráficos Interativos, Múltiplos Gráficos e Layouts em Grade

#Ferramentas de IA
2025-09-11 20:0010 min de leitura

Introdução ao Conteúdo
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Este vídeo cobre o uso de bibliotecas interativas para visualização de dados, focando nas capacidades do 'bouquet' e 'plotly' para criar gráficos interativos em Python. Ele discute as limitações de bibliotecas de plotagem estáticas como Matplotlib e Seaborn, e introduz os recursos interativos que permitem aos usuários manipular gráficos, incluindo a definição de dimensões, títulos, rótulos, marcadores e cores. O tutorial fornece exemplos de geração de vários gráficos, incluindo gráficos de linha e dispersão, com atenção às opções de personalização, como legendas e formas de marcadores. Também aborda a incorporação de gráficos em notebooks Jupyter e descreve o processo de criação de uma grade de múltiplos gráficos, destacando os benefícios da interação na representação visual de dados. O vídeo conclui com a promessa de tópicos mais avançados, incluindo plotagem tridimensional, em sessões futuras.

Informações-chave

  • O vídeo discute o uso das bibliotecas `matplotlib` e `seaborn` para criar gráficos estáticos, destacando suas limitações em relação à interatividade.
  • Bibliotecas de plotagem interativas como `bouquet` e `plotly` oferecem funcionalidades que permitem aos usuários interagir com seus gráficos.
  • O vídeo apresenta `bouquet` e explica suas capacidades de plotagem interativa, mostrando uma demonstração.
  • Ele enfatiza que, uma vez que um gráfico é criado usando bibliotecas estáticas, os usuários não podem interagir com eles, enquanto o `bouquet` permite a plotagem interativa.
  • O vídeo transita para mostrar como configurar gráficos interativos, incluindo como definir dimensões dos gráficos, títulos e marcadores.
  • Múltiplos gráficos interativos podem ser combinados e gerenciados no mesmo caderno, aprimorando a experiência de visualização de dados.
  • Existem diferentes modos de exibir gráficos, como em arquivos separados ou incorporados dentro de cadernos.
  • O vídeo também contrasta `bouquet` com `plotly`, que é destacado como outra biblioteca para plotagem interativa em três dimensões.

Análise da Linha do Tempo

Palavras-chave do Conteúdo

Matplotlib e Seaborn

Tanto o Matplotlib quanto o Seaborn são bibliotecas de plotagem estáticas usadas extensivamente para criar gráficos. Uma vez que um gráfico é criado, os usuários não podem interagir com ele, mas existem muitas bibliotecas interativas disponíveis.

Bibliotecas Interativas

Bibliotecas interativas como Bokeh e Plotly permitem que os usuários criem gráficos interativos onde figuras podem ser desenhadas e manipuladas. Isso aumenta o envolvimento do usuário e a análise de dados.

Bokeh

Bokeh é introduzido como uma biblioteca de visualização interativa. O apresentador demonstra como usar o Bokeh para configurar um gráfico usando o Jupyter Notebook, mostrando um código específico para importações e configurações básicas.

Personalização de Gráficos

O vídeo discute a personalização de gráficos, incluindo a definição de títulos, dimensões e o tipo de marcador. Ele também enfatiza a interação e os ajustes disponíveis com os parâmetros definidos.

Gráfico de Grade

Um recurso de gráfico em grade no Bokeh permite que múltiplos subgráficos sejam organizados em um formato de grade, permitindo que os usuários interajam com vários gráficos ao mesmo tempo.

Gráficos 3D

A discussão transita para plotagem em 3D, onde o palestrante indica a necessidade de funcionalidade interativa nesses gráficos, particularmente para a manipulação de dados através das dimensões.

Plotly

Plotly é apresentado como uma biblioteca que facilita a plotagem interativa em 3D. O palestrante sugere explorar essa biblioteca em vídeos futuros para abordar as limitações do Bokeh para visualização 3D.

Perguntas e respostas relacionadas

Qual é o foco deste curso?

O curso foca em bibliotecas interativas para criar gráficos visuais e visualização de dados.

O que são Matplotlib e Seaborn?

Matplotlib e Seaborn são bibliotecas usadas para gráficos estáticos em visualização de dados.

Podemos interagir com gráficos criados usando Matplotlib ou Seaborn?

Não, gráficos criados com Matplotlib ou Seaborn são estáticos e não permitem interação.

Quais bibliotecas interativas são mencionadas no curso?

O curso menciona Bokeh e Plotly como bibliotecas interativas.

Bokeh é uma biblioteca de visualização de dados interativa e baseada na web, usada principalmente em Python.

Bokeh é usado para criar gráficos interativos que podem ser incorporados em notebooks Jupyter.

Como você configura o Bokeh para uso em um notebook Jupyter?

Você precisa importar bibliotecas do Bokeh, como figure e output_file, e então definir a saída para ser em um notebook.

Quais são as propriedades que você pode definir para um gráfico no Bokeh?

Você pode definir propriedades como largura do gráfico, altura, título, rótulos dos eixos e legenda.

Como se cria gráficos interativos no Bokeh?

Você pode criar gráficos interativos definindo a figura e adicionando várias funções de renderização com estilos e dados específicos.

Bokeh offers a variety of functionalities for three-dimensional plotting through the use of its `bokeh.plotting` module, although it primarily focuses on two-dimensional visualizations. To create three-dimensional plots, you can utilize the following tools and approaches within Bokeh:1. **Using `bokeh.models`**: Bokeh provides various model classes that can help in constructing 3D visualizations. While Bokeh doesn't directly support native 3D plots like some other libraries (e.g., Matplotlib or Plotly), you can simulate 3D effects using custom JavaScript visualizations.2. **Integration with External Libraries**: Bokeh can be integrated with libraries designed for 3D plotting, such as `pythreejs` or `vtk`, allowing users to create advanced 3D visualizations that leverage WebGL.3. **Scatter Plots and Line Renderers**: By using scatter plots and line renderers creatively, you can achieve a semblance of depth and three-dimensionality, even if strictly two-dimensional in nature.4. **Custom JavaScript Callbacks**: You can implement custom JavaScript callbacks to manipulate the properties of the visual elements dynamically, giving the illusion of depth and interactivity in a 3D space.Overall, while Bokeh excels in 2D visualizations, its extensibility with JavaScript and integration capabilities allow for the creation of engaging 3D-like plots.

Bokeh fornece capacidades para plotagem em 3D, embora possa haver limitações ou desafios com o acesso interativo direto.

O que é o Plotly utilizado?

Plotly é usado para criar gráficos interativos em três dimensões.

Quais são alguns dos desafios com gráficos tridimensionais interativos no Bokeh?

A plotagem interativa em três dimensões pode ser menos direta no Bokeh, frequentemente exigindo bibliotecas alternativas como o Plotly.

O que você pode fazer com gráficos interativos no Bokeh?

Com gráficos interativos, você pode ampliar, redefinir, definir títulos e interagir com componentes individuais.

O que é um gráfico de grade no Bokeh?

Um gráfico em grade permite que múltiplos gráficos sejam organizados em um layout em grade, proporcionando uma maneira de visualizar múltiplos conjuntos de dados juntos.

O que será abordado no próximo vídeo?

O próximo vídeo abordará mais exemplos de uso de gráficos em grade e, possivelmente, apresentará o Plotly para visualizações em 3D.

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