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Todos os cientistas de dados devem saber como criar visualizações de dados eficazes. Sem a visualização, você ficará preso tentando comprimir números e imaginar milhares de pontos de dados na sua cabeça!
Além disso, é também uma ferramenta crucial para se comunicar efetivamente com titulares de participações não técnicas de negócios que entenderão mais facilmente seus resultados com uma imagem ao invés de apenas palavras.
A maior parte dos tutoriais de visualização de dados lá fora mostram as mesmas coisas básicas: gráficos de dispersão, gráficos de linha, gráficos de caixa, gráficos de barras e mapas de calor. Estes são todos fantásticos para ganhar uma visão rápida e de alto nível sobre um conjunto de dados.
Mas e se nós levássemos as coisas um passo adiante. Um gráfico 2D só pode mostrar as relações entre um único par de eixos x-y; um gráfico 3D por outro lado permite-nos explorar relações de 3 pares de eixos: x-y, x-z, e y-z.
Neste artigo, vou dar-lhe uma introdução fácil ao mundo da visualização de dados 3D usando o Matplotlib. No final de tudo, você será capaz de adicionar o plotting 3D ao seu kit de ferramentas Data Science!
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3D plotting em Matplotlib começa ativando o kit de ferramentas utilitárias. Podemos habilitar este kit de ferramentas importando a biblioteca mplot3d, que vem com sua instalação padrão da Matplotlib via pip. Apenas certifique-se que a sua versão Matplotlib é superior a 1.0.
Após a importação deste sub-módulo, gráficos 3D podem ser criados passando a palavra-chave projection="3d" para qualquer uma das funções de criação de eixos regulares no Matplotlib:
Agora que os nossos eixos sejam criados, podemos começar a plotar em 3D. As funções de plotting 3D são bastante intuitivas: em vez de apenas scatter chamamos scatter3D , e em vez de passarmos apenas os dados x e y, passamos por x, y e z. Todas as outras configurações de funções como cor e tipo de linha permanecem as mesmas que as funções de plotting 2D.
Aqui está um exemplo de plotting de uma linha 3D e pontos 3D.