Como sair do ZERO em Gráficos no Python [Matplotlib]

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  • เผยแพร่เมื่อ 20 ก.ย. 2024
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    Fala Galera! Essa é mais uma super aula aqui no canal para te mostrar como Sair do ZERO em Gráficos no Python!
    Já temos uma aula completa de Python e da biblioteca pandas, então agora vamos ensinar vocês como criar gráficos no Python e como formatar gráficos no Python!
    Assim você já vai poder fazer suas análises e utilizar os gráficos para melhorar suas análises e melhorar os resultados mostrados.
    Para a criação dos gráficos nós vamos utilizar a biblioteca matplotlib que é uma das bibliotecas gráficas do Python.
    E aí, preparado para aprender tudo o que precisa sobre gráficos para complementar seus conhecimentos em Python? Então bora pra aula!
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    #python #hashtagprogramacao

ความคิดเห็น • 59

  • @HashtagProgramacao
    @HashtagProgramacao  3 ปีที่แล้ว +9

    Fala galera!
    Gostou do vídeo? Deixa a sua curtida e se inscreve no canal!
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  • @isabellaoliveira8891
    @isabellaoliveira8891 3 หลายเดือนก่อน +2

    Professores que tem a paciência de explicar com detalhes é outro nível né?! Muito obrigada pela ótima aula, esclarecedora! 😀

  • @henriquediesel8285
    @henriquediesel8285 3 ปีที่แล้ว +21

    Hashtag Programação vai ser a REFERÊNCIA do futuro do Brasil, continuem assim!

  • @alexandremateus5676
    @alexandremateus5676 3 ปีที่แล้ว +10

    Amigos, muito obrigado pelo conteúdo. Show!! Estou aguardando uma serie de voceis sobre analíse estatística (Medidas de dispersão, gráficos, histogramas e principalmente teste de Hipoteses. De qualquer forma, mais uma vez muito obrigado!

  • @sidneifonseca
    @sidneifonseca 2 หลายเดือนก่อน

    Impressionado com seu ensino, só não aprende quem não quer, obrigado e parabéns !!!

  • @leopedragon
    @leopedragon 3 ปีที่แล้ว +1

    Muito bom. Parabéns. Todos vocês da "Hashtag" possuem uma excelente didática!

  • @claudiojunior2578
    @claudiojunior2578 3 ปีที่แล้ว +2

    Show de bola Daniel, muto maneiro essa aula, sempre top como sempre!!!

  • @ClaudioSantos1977
    @ClaudioSantos1977 3 ปีที่แล้ว +10

    Sugestão: Criar um "Como sair do ZERO" na biblioteca gráfica PyQtGraph, que tem como principal vantagem a geração mais rápida de gráficos na tela, sendo boa para a exibição de gráficos que precisam ser atualizados com a entrada de dados em tempo real.

  • @MatheusSilva-kj2lk
    @MatheusSilva-kj2lk 3 ปีที่แล้ว

    Mesmo pra quem tem experiência, essa didática é muito boa e motivadora pra ver até o final. Essa doc em .ipynb ficou show, obrigado! e llike like!

  • @genesebarbosa
    @genesebarbosa 2 ปีที่แล้ว +1

    Boa aula!! Mas para fazer gráficos em um Data Frame muito grande...é importante antes agrupar(groupby) ou fazer uma tabela pivô...usando o método pivot_table para agregar tudo....e caso queira empilhar gráficos de barra usa o atributo stacked. Bati cabeça até descobrir....hahahah
    Segue um exemplo...
    for teste in df.columns:
    if teste=='Genero':
    pivote=pd.pivot_table(df,index=teste,columns=['Churn'],aggfunc='count')['ValorMensal']
    pivote.plot(kind='bar',stacked=True)

    • @igorbrenno1459
      @igorbrenno1459 10 หลายเดือนก่อน +1

      Boa dica..Mano

  • @joaoneto316
    @joaoneto316 ปีที่แล้ว

    Hashtag sempre dando aula de didática em Python!

  • @claudio1417
    @claudio1417 2 ปีที่แล้ว

    Show Daniel, curti sua aula e aprendi muito cara. Top. Você tem uma ótima didática. Faz outra aula, ensinando a colocar os indicadores.

  • @leonardocolares2405
    @leonardocolares2405 ปีที่แล้ว

    Sua explicação simples e direta ajudou muito. Obrigado!!

  • @AesterM
    @AesterM 3 ปีที่แล้ว +1

    Bom conteúdo! Vcs podiam ensinar o pygtrie...

  • @claudiohase296
    @claudiohase296 2 ปีที่แล้ว

    Muito bommmm !!!! Só faltou como colocar mais de um gráfico junto na mesma figura.

  • @claudiaburgo
    @claudiaburgo 3 ปีที่แล้ว +1

    Que conteúdo! Só fera nessa #

  • @jayanaalves
    @jayanaalves 2 ปีที่แล้ว +1

    Excellent conteudo!!! Obrigada pelo video

  • @Cleorgs
    @Cleorgs ปีที่แล้ว +1

    Parabéns pelo excelente vídeo, super esclarecedor.

  • @renanglopes
    @renanglopes 2 ปีที่แล้ว

    Pessoal, muito bom! Obrigado por compartilhar.
    Vocês já tem vídeos explicando o Seaborn e o Plotly?

  • @rodrigolima6504
    @rodrigolima6504 2 หลายเดือนก่อน

    muito boa a aula!

  • @Adamlobe
    @Adamlobe 2 ปีที่แล้ว

    esse apresentador é muito top!

  • @Guilhermelima-tj9zo
    @Guilhermelima-tj9zo 2 ปีที่แล้ว

    Excelente didática, parabéns aos envolvidos.

  • @fernandoleonarczyk8973
    @fernandoleonarczyk8973 2 ปีที่แล้ว

    Parabéns pela didática! Muito bom!

  • @hananibittencourt3234
    @hananibittencourt3234 3 ปีที่แล้ว +1

    Valeu sucessos vocês são demais

  • @DFjotaf
    @DFjotaf 6 หลายเดือนก่อน

    bom pra caralho ... delicia de estudar com voces

  • @alexandreferreiratostes9925
    @alexandreferreiratostes9925 3 ปีที่แล้ว +1

    TOP!

  • @valteralmeida6697
    @valteralmeida6697 3 ปีที่แล้ว

    Muito bom! Obrigado pela aula. 👍🏻

  • @clrenato100
    @clrenato100 8 หลายเดือนก่อน

    Otimo conteudo e boa didatica, parabens!

  • @canalderegistros
    @canalderegistros หลายเดือนก่อน

    Valeu!

  • @LucasSilva-hy4fj
    @LucasSilva-hy4fj 3 ปีที่แล้ว +1

    Muito bom!!

  • @EuMusicoHoje
    @EuMusicoHoje 2 ปีที่แล้ว

    Parabens meu amigo, aula muito boa e util....

  • @cavalostudosobrecavalos
    @cavalostudosobrecavalos 2 ปีที่แล้ว

    Parabens pela aula.

  • @rogerio74c
    @rogerio74c 2 ปีที่แล้ว

    Excelente conteudo como sempre!

  • @alanandersonsilvapereira7543
    @alanandersonsilvapereira7543 2 ปีที่แล้ว +1

    muito bom!

  • @rodrigomarques7128
    @rodrigomarques7128 2 ปีที่แล้ว

    Excelente! thank so much

  • @dudabonnel
    @dudabonnel 2 ปีที่แล้ว

    faz grafico de barra usando dataset por favor! e usando uma só coluna

  • @goncalves1847
    @goncalves1847 3 ปีที่แล้ว

    Conteúdo muito bom!

  • @juliothompson3050
    @juliothompson3050 3 ปีที่แล้ว

    Esse cara eh bom.

  • @evaristocarvalho1545
    @evaristocarvalho1545 ปีที่แล้ว

    Obrigado!!

  • @juliothompson3050
    @juliothompson3050 3 ปีที่แล้ว

    Qual a melhor biblioteca pra aprender python? Seja gráficos ou operações? Tem link se puder

  • @revolucionario1700
    @revolucionario1700 10 หลายเดือนก่อน +1

    comentário pra engajar

  • @juliothompson3050
    @juliothompson3050 3 ปีที่แล้ว

    Como faz a parte do machine learn em python?

  • @TheJaoBiel
    @TheJaoBiel 16 วันที่ผ่านมา

    Documentação

  • @ilderico
    @ilderico 6 หลายเดือนก่อน

    Boa noite o meu jupyter .
    Não aparece o In ao lada celula

    • @ilderico
      @ilderico 6 หลายเดือนก่อน

      In ( ) não aparece o in ao lado

  • @rivelbat
    @rivelbat 3 ปีที่แล้ว

    nao encontrei os arquivos .csv (por exemplo)

  • @ikrazy7438
    @ikrazy7438 2 ปีที่แล้ว

    Galera pq usam o jupyter? Tipo pq n usam o pycharm? É o por gosto? Ou é algo mais?

    • @rodrigcscs
      @rodrigcscs ปีที่แล้ว

      Normal... muito mais prático

  • @rubinho388
    @rubinho388 2 ปีที่แล้ว

    35:45

  • @00Ganso
    @00Ganso 2 ปีที่แล้ว

    kkkkkkkkk
    cara mto bom valeu

  • @LuisFernandoGaido
    @LuisFernandoGaido ปีที่แล้ว

    Misturou TUDO o que significa Axes e Axis. Recomendo lerem a documentação.
    Uma figura pode ter uma ou mais regiões plotáveis, ou Axes. Podemos traduzir Axes para par de eixos na maioria dos casos, mas não todos, como em caso de plotagens 3d. Mas é o mais próximo. Axis é um eixo dentro do par de eixos.

  • @adelinoalmeida743
    @adelinoalmeida743 2 ปีที่แล้ว

    nunca consigo baixar esses arquivos

  • @LineMendoncaFunnygirl
    @LineMendoncaFunnygirl 2 ปีที่แล้ว

    Consegui entrar só por causa do trabalho 🥺

  • @conan.camargo
    @conan.camargo ปีที่แล้ว

    não dá pra usar esse comando pip no prompt do Windows. muito confuso esse vídeo. tinham que levar em considerção quem não tem/teve contato algum com Python.

  • @lxxxs
    @lxxxs 3 ปีที่แล้ว

    Peguei a referência 39:43 kkk

  • @marciliocarneiro
    @marciliocarneiro 2 ปีที่แล้ว

    Em f(x,y) x e y não são parâmetros. São argumentos. Parâmetro é um pouco diferente.