Descrição do Curso
Nestas lições, irá utilizar a biblioteca Numpy para gerar uma distribuição normal aleatória para visualizar com um histograma. Especificaremos a média, o desvio padrão e o número de valores aleatórios para gerar dados exclusivos para diferenciar os gráficos. Aprenderá a utilizar a sub-biblioteca Pyplot da biblioteca Matplotlib para criar histogramas e gerar sub-parcelas, e mostraremos como adicionar estilo a um histograma, como etiquetas, títulos, uma grelha e uma legenda.
Também aprenderá a gerar vários subplots de histograma no mesmo gráfico, incluindo como posicionar vários histogramas num gráfico com linhas e colunas e colorir cada um individualmente. Por fim, aprenderá a usar a biblioteca Scipy para gerar a linha (kde) (gráfico de melhor ajuste) de estimativa de densidade de kernel acima de um histograma.
O Que Você Vai Aprender
- Gerar dados de distribuição normal aleatória usando a biblioteca Numpy especificando a média, desvio padrão e número de valores aleatórios
- Criar histogramas usando a sub-biblioteca Pyplot do Matplotlib
- Estilizar histogramas adicionando rótulos, títulos, uma grade e uma legenda
- Gerar e posicionar vários subplots de histogramas no mesmo gráfico usando linhas e colunas, colorindo cada um individualmente
- Adicionar uma linha de melhor ajuste de estimativa de densidade do kernel (kde) acima de um histograma usando a biblioteca Scipy
Principais Conclusões
- A biblioteca Numpy é usada para gerar dados de distribuição normal aleatória especificando a média, desvio padrão e número de valores aleatórios.
- Especificar diferentes parâmetros gera dados únicos que ajudam a diferenciar entre gráficos.
- A sub-biblioteca Pyplot do Matplotlib é usada para criar histogramas e gerar subplots.
- Vários subplots de histogramas podem ser posicionados no mesmo gráfico usando linhas e colunas, com cada um colorido individualmente.
- A biblioteca Scipy gera a linha de estimativa de densidade do kernel (kde) como um gráfico de melhor ajuste acima de um histograma.
Perguntas Frequentes
Quais bibliotecas este curso usa?
O curso usa a biblioteca Numpy para gerar dados aleatórios, a sub-biblioteca Pyplot do Matplotlib para criar histogramas e subplots, e a biblioteca Scipy para gerar a linha de estimativa de densidade do kernel (kde) de melhor ajuste.
O que vou aprender sobre estilização de histogramas?
Você aprenderá como adicionar estilo a um histograma, como rótulos, títulos, uma grade e uma legenda.
Este curso aborda plotagem de vários histogramas juntos?
Sim. Você aprenderá a gerar vários subplots de histogramas no mesmo gráfico, incluindo como posicionar vários histogramas com linhas e colunas e colorir cada um individualmente.
Quais aulas estão incluídas neste curso?
As aulas são: Gerando Dados Aleatórios e Primeiro Histograma; Opções de Histograma; e Adicionando uma Linha de Melhor Ajuste: Subplot por Grupo.
Que habilidades este curso me ajuda a construir?
Este curso constrói habilidades em Estatística Computacional, Visualização de Dados, Histogramas, Distribuição Numérica, Distribuição de Probabilidade e Gráficos Estatísticos.
