Histogramas e tabelas de frequência são ferramentas úteis para visualizar e resumir dados. Em Python e R, essas ferramentas podem ser facilmente implementadas com funções e bibliotecas internas. Neste artigo, exploraremos como criar histogramas e tabelas de frequência em Python e R, além de como criar gráficos de dispersão e entender os compartimentos.
Como fazer um histograma em Python?
Para criar um histograma em Python, podemos usar a biblioteca matplotlib. A sintaxe básica para criar um histograma é a seguinte:
““
import matplotlib.pyplot as plt
plt.hist(data, bins)
plt.show()
“`
O parâmetro `data` é a amostra de dados que queremos plotar, e o parâmetro `bins` especifica o número de bins que queremos usar no histograma. Bins são intervalos nos quais dividimos o intervalo dos dados.
“`
import matplotlib.pyplot as plt
scores = [85, 75, 90, 70, 80, 95, 85, 80, 90, 75]
plt.hist(scores, bins=10)
plt.show()
“`
O que são Bins em Python?
Em Python, os compartimentos são intervalos ou categorias nos quais dividimos o intervalo dos dados. O parâmetro `bins` na função `plt.hist()` especifica o número de bins que queremos usar no histograma. O valor padrão para `bins` é 10.
Se tivermos um grande intervalo de valores de dados, podemos querer aumentar o número de bins para obter uma visão mais detalhada da distribuição. Por outro lado, se tivermos um pequeno intervalo de valores de dados, podemos querer diminuir o número de compartimentos para evitar o ajuste excessivo dos dados.
Como fazer um gráfico de dispersão em Python?
Para criar um gráfico de dispersão em Python, podemos usar a mesma biblioteca matplotlib. A sintaxe básica para criar um gráfico de dispersão é a seguinte:
““
import matplotlib.pyplot as plt
plt.scatter(x_data, y_data)
plt.show()
“`
Por exemplo, se tivermos um conjunto de dados de alturas e pesos para um grupo de pessoas, podemos criar um gráfico de dispersão para ver se há uma correlação entre altura e peso:
“`
import matplotlib.pyplot as plt
altura = [65, 68, 70, 72, 74, 76, 78, 80]
peso = [120, 140, 155, 160, 170, 180, 190, 200]
plt.scatter(altura, peso)
plt.show()
“`
Como fazer uma tabela de frequência em R?
Para criar uma tabela de frequência no R, podemos usar a função `table()`. A função `table()` recebe um vetor ou fator como entrada e retorna uma tabela com a frequência de cada valor único.
“`
scores <- c(85, 75, 90, 70, 80, 95, 85, 80, 90, 75)
table(scores)
“`
Como criar um histograma em R?
Para criar um histograma no R, podemos usar a função `hist()`. A sintaxe básica para criar um histograma é a seguinte:
“`
hist(data, breaks)
“`
O parâmetro `data` é a amostra de dados que queremos plotar, e o parâmetro `breaks` especifica o número de bins que queremos usar no histograma. O parâmetro `breaks` também pode ser um vetor de pontos de parada que especificam os intervalos para os bins.
“`
scores <- c(85, 75, 90, 70, 80, 95, 85, 80, 90, 75)
hist(scores, breaks=10)
“`
Como fazer uma tabela de frequência simples?
Para criar uma tabela de frequência simples em Python, nós podemos usar o módulo `collections`. O módulo `collections` fornece uma função `Counter()` que recebe uma lista ou string e retorna um dicionário com a frequência de cada valor único.
““
from collections import Counter
scores = [85, 75, 90, 70, 80, 95, 85, 80, 90, 75]
freq_table = Counter(scores)
print(freq_table)
“`
Em conclusão, histogramas e tabelas de frequência são ferramentas úteis para visualizar e resumir dados. Com Python e R, podemos criar facilmente essas visualizações e obter informações sobre nossos dados. Ao compreender os compartimentos e como criar gráficos de dispersão e tabelas de frequência, podemos tomar melhores decisões com base nos nossos dados.