Configurando rótulos, legendas e eixos para melhorar a leitura dos gráficos

1. A importância de anotar gráficos

Por que é importante adicionar rótulos, legendas e anotações nos gráficos

Hoje vamos discutir uma parte igualmente importante da visualização de dados, tão importante quanto os próprios gráficos: a anotação. É como um manual de instruções na TV: sem ele, embora tudo esteja lá, assistir fica difícil porque a imagem nem sempre está clara. Às vezes, faltam rótulos, legendas e anotações para que os dados ganhem vida e “falem” conosco de forma que possamos entendê-los.

Você pode se perguntar: será que rótulos e legendas são tão importantes assim? A resposta é simples: eles são como sal e pimenta para o gráfico. Sem eles, seu gráfico pode se tornar difícil de ler e o significado dos dados pode se perder. Ao usar anotações, damos ao gráfico um significado adicional e o tornamos mais intuitivo.

Rótulos e legendas ajudam seus espectadores a entender rapidamente o que estão vendo. Imagine que você está olhando para um mapa do tesouro sem indicações e pedem para você encontrar o caminho até o baú. Parece loucura, né? A mesma coisa acontece com gráficos sem rótulos. Precisamos facilitar a vida dos espectadores, não complicá-la.

Agora vamos mergulhar mais a fundo no processo de adicionar a mágica das anotações aos seus gráficos com Python e Matplotlib. Pronto? Então, bora começar!

2. Rótulos dos eixos

Gerenciando rótulos de eixos com xlabel, ylabel e title

O primeiro passo é dar nomes aos eixos. O processo é tão simples quanto dois mais dois. Usamos as funções xlabel() e ylabel() para adicionar rótulos aos eixos X e Y, respectivamente. E para o título do gráfico usamos title(). Essas funções deixam o gráfico mais organizado e fácil de entender. Aqui vai um exemplo básico:

import matplotlib.pyplot as plt

# Dados
x = [0, 1, 2, 3, 4, 5]
y = [0, 1, 4, 9, 16, 25]

# Criando o gráfico
plt.plot(x, y, color='blue')

# Adicionando rótulos
plt.xlabel('Tempo (horas)', color='red')
plt.ylabel('Distância (km)', color='green')
plt.title('Crescimento da distância ao longo do tempo', color='gold')

# Mostrando o gráfico
plt.show()

Dá também para colorir texto e gráficos nas suas cores favoritas:

Configurando o estilo e tamanho dos rótulos

Para deixar o gráfico mais atraente, dá para ajustar o tamanho, a cor e o estilo da fonte dos rótulos. No Matplotlib, isso pode ser feito com os parâmetros fontsize, fontweight, color e outros.

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [10, 15, 20, 25, 30]

plt.plot(x, y)

# Ajustes no título e rótulos com parâmetros
plt.title("Exemplo de gráfico", fontsize=16, fontweight="bold", color="navy")
plt.xlabel("Valores X", fontsize=12, color="darkred")
plt.ylabel("Valores Y", fontsize=12, color="darkred")

plt.show()

Neste exemplo:

• fontsize define o tamanho da fonte.
• fontweight="bold" deixa o texto em negrito.
• color muda a cor do texto.

3. Exibindo legendas

Adicionando e configurando legendas com a função legend()

A legenda não é só uma história ou mito, mas uma ferramenta essencial nos seus gráficos. Ela explica o significado das linhas ou barras e ajuda a diferenciar várias séries de dados. No Matplotlib, isso é moleza. Veja como adicionar uma legenda ao seu gráfico:

# Dados
x = [0, 1, 2, 3, 4, 5]
y1 = [0, 1, 4, 9, 16, 25]
y2 = [0, 1, 2, 3, 4, 5]

# Criando o gráfico
plt.plot(x, y1, label='Quadrado do número')
plt.plot(x, y2, label='O próprio número')

# Adicionando rótulos
plt.xlabel('Tempo (horas)')
plt.ylabel('Distância (km)')
plt.title('Comparação de funções')

# Adicionando a legenda
plt.legend(loc='upper left')

# Mostrando o gráfico
plt.show()

O comando legend() adiciona a legenda no lugar que você indicar. O argumento loc pode ser substituído por 'best', para que o próprio Python escolha o lugar mais conveniente (sim, inteligência artificial tá rolando aqui).

Posição da legenda

Você pode alterar a posição da legenda usando o parâmetro loc. Por exemplo:

• loc="upper right" — canto superior direito (padrão).
• loc="upper left" — canto superior esquerdo.
• loc="lower right" — canto inferior direito.
• loc="center" — centro.

plt.legend(loc="upper left")