Explorando o Matplotlib inline: um tutorial rápido

Matplotlib é uma biblioteca poderosa para criar visualizações em Python. Ao usar Jupyter Notebooks, o DataLab ou outros ambientes compatíveis, você pode usar o Matplotlib inline para exibir gráficos diretamente no notebook, sem abrir janelas adicionais. Para saber mais sobre os recursos do Matplotlib, confira este tutorial sobre como usar a biblioteca Matplotlib.

O que o Matplotlib inline faz?

Matplotlib inline é um comando de backend no Jupyter Notebook que permite renderizar gráficos do Matplotlib logo abaixo das células de código. Isso significa que, ao executar um código que gera gráficos com Matplotlib, eles são exibidos dentro do notebook, e não em uma janela separada ou em outra célula de saída.

Essa renderização inline é útil ao iterar versões de um gráfico no notebook. Como o gráfico aparece logo abaixo do código que o gerou, fica fácil ver como as mudanças no código afetam o resultado. Você pode aproveitar isso enquanto aplica recursos padrão de gráfico, como título, rótulos dos eixos, legenda e codificação por cores.

Atenção: em alguns casos, podem surgir problemas de vazamento de memória, quando a memória não é liberada entre eventos de plotagem e a figura passa a ser desenhada de forma incorreta após alterações. Se perceber esse problema, tente usar os métodos .clf() e .close() para limpar da memória o gráfico anterior antes de gerar outro.

Observação importante: nas versões atuais do Jupyter Notebook, usar Matplotlib inline não é necessário, pois os gráficos já são exibidos automaticamente. Ainda assim, pode ser útil, especialmente ao compartilhar código. Então, se você estiver usando a versão mais recente do Jupyter Notebook ou o DataLab e não tiver código para compartilhar, pode pular este tutorial e ir direto para aprender Matplotlib.

Sintaxe e uso do Matplotlib inline com exemplos

Para ativar o modo Matplotlib inline em um Jupyter Notebook, basta incluir o comando abaixo no início do notebook:

import matplotlib
%matplotlib inline

Esse comando diz ao Jupyter para renderizar os gráficos do Matplotlib diretamente no notebook, em vez de abrir uma nova janela ou exigir salvar um arquivo externo. Com isso ativado, você pode criar e exibir gráficos com Matplotlib normalmente.

Um exemplo do %matplotlib inline em ação em um Jupyter Notebook

Como já comentamos, as versões mais recentes do Jupyter Notebook e IDEs como o DataLab não exigem que você adicione %matplotlib inline para ver os gráficos na mesma célula. Porém, eu prefiro incluir essa única linha no topo dos meus scripts mesmo usando essas IDEs. Isso facilita a transferência de código entre sistemas e colegas e reduz a chance de erro inesperado se a IDE deixar de se comportar como o esperado.

Uma alternativa interativa: %matplotlib notebook

Se você busca interatividade nos gráficos inline, experimente o comando de backend %matplotlib notebook. Ele mantém os gráficos visíveis no notebook e adiciona recursos como zoom, pan e inspeção de dados. No entanto, pode ser instável em alguns sistemas. Se tiver problemas com esse comando mágico, recomendo usar o plotly.io para gráficos interativos inline.

Um exemplo do %matplotlib notebook em ação em um Jupyter Notebook

Integração do %matplotlib inline com outras bibliotecas de visualização

O comando %matplotlib inline não se limita a gráficos do matplotlib. Ele se integra facilmente com outras bibliotecas, como seaborn e plotly, ampliando os tipos de gráficos que você pode criar inline no notebook.

Usar esse comando junto com a biblioteca seaborn amplia as opções de personalização dos gráficos.

Um exemplo do %matplotlib inline com seaborn em ação em um Jupyter Notebook

Usar esse comando junto com a biblioteca plotly habilita interatividade, como zoom e pan.

Um exemplo do %matplotlib inline com plotly em ação em um Jupyter Notebook

Em resumo: use o comando %matplotlib inline para ativar a plotagem inline em Jupyter Notebooks. Combine esse comando com outras bibliotecas de visualização para criar gráficos poderosos.

Boas práticas ao usar %matplotlib inline

Ao usar %matplotlib inline, considere as seguintes boas práticas:

1. Adicione o comando matplotlib inline no topo do notebook para garantir consistência na exibição dos gráficos ao longo do arquivo.
2. Certifique-se de importar a biblioteca matplotlib antes de chamar o comando.
3. Se quiser ver os gráficos dentro do notebook, use o matplotlib inline mesmo que sua IDE já tenha esse comportamento por padrão. Isso garante fluidez, especialmente quando seu código será usado por um colega.
4. Limpe os gráficos antigos antes de gerar novos para evitar vazamentos de memória.
5. Garanta que o tipo de gráfico escolhido seja adequado aos seus dados e à conclusão que você deseja mostrar.

Conclusão

O modo Matplotlib inline é um recurso prático que melhora a usabilidade do Matplotlib em Jupyter Notebooks. Ao permitir a renderização inline dos gráficos, ele simplifica o fluxo de trabalho para criar, explorar e comunicar insights a partir de dados.

Para aprender mais sobre visualização de dados, confira o curso Introduction to Data Visualizations with Matplotlib. Experimente criar gráficos avançados e visualizações neste curso de Seaborn e neste tutorial sobre histogramas no Matplotlib.