Enviar artigo via e-mail Python para enfermeiras (18)¶
Matplotlib é um biblioteca Python para gerar gráficos¶
In [1]:
import matplotlib as mpl
mpl.__version__
Out[1]:
'3.3.2'
In [2]:
# O matplotlib.pyplot é uma coleção de funções e estilos que fazem com que o Matplotlib funcione como o Matlab.
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
construindo plots¶
O método plot() define os eixos do gráfico (anos x mortes maternas)¶
plt.plot([2009, 2010, 2011, 2012, 2013, 2014, 2015, 2017, 2018], [102, 87, 60, 64, 84, 83, 91, 90, 81]) plt.show()
In [3]:
ano_mm = [2009, 2010, 2011, 2012, 2013, 2014, 2015, 2017, 2018]
In [4]:
mortmaterna0918 = [102, 87, 60, 64, 84, 83, 91, 90, 81]
In [5]:
plt.plot(ano_mm, mortmaterna0918)
plt.xlabel('Anos')
plt.ylabel('Mortes Maternas')
plt.title('Série Mortalidade Materna - SP - 2009-2018')
plt.show()
In [6]:
plt.plot(ano_mm, mortmaterna0918, label = 'mulheres mortas')
plt.legend()
plt.show()
gráfico de barras¶
In [7]:
ano_mm = [2009, 2010, 2011, 2012, 2013, 2014, 2015, 2017, 2018]
mortmaterna0918 = [102, 87, 60, 64, 84, 83, 91, 90, 81]
In [8]:
plt.bar(ano_mm, mortmaterna0918, label = 'mulheres mortas', color = 'r')
plt.legend()
plt.show()
In [9]:
# exercício modificado comparando com dados do RS
# Fonte: https://saude.rs.gov.br/
ano_mm = [2014, 2015, 2017, 2018]
mortmaterna0918 = [83, 91, 90, 81]
ano_mmRS = [2014, 2015, 2016, 2017, 2018]
mortmaterna1419RS = [59,53,55,54,51]
In [10]:
plt.bar(ano_mm, mortmaterna0918, label = 'mulheres mortas SP', color = 'r')
plt.bar(ano_mmRS, mortmaterna1419RS, label = 'mulheres mortas RS', color = 'y')
plt.legend()
plt.show()
In [19]:
# exercício modificado comparando por quesito cor e escolaridade (RJ)
# Fonte: http://arquivos.proderj.rj.gov.br/
esc_anos = ['até 7', '8-11', '12e+ anos']
rmm_br = [202.71, 48.60, 38.46]
rmm_pt = [983.02, 500.21, 344.83]
rmm_pd = [162.72, 104.30,26.40]
In [26]:
plt.bar(esc_anos, rmm_pt, label = 'pretas', color = 'r')
plt.bar(esc_anos, rmm_pd, label = 'pardas', color = 'm')
plt.bar(esc_anos, rmm_br, label = 'brancas', color = 'b')
plt.legend()
plt.title('RMM por quesito cor e anos de estudo - RJ- 2011')
plt.show()
Scatterplot¶
In [27]:
pacientes = [1,2,3,4,5,6,7,8]
satisf_cuidado = [5,2,4,5,6,8,4,8]
In [31]:
plt.scatter(pacientes, satisf_cuidado, label = 'grau satisfação (0-10)', color = 'r', marker = 'o', s = 100)
plt.legend()
plt.show()
Stack plots¶
In [39]:
# dados dos(as) pacientes e diagnósticos de enfermagem
dias = [1,2,3,4,5]
dor = [93,83,83,83,83]
troc_gas_inef = [111,81,81,82,120]
risc_infec = [500,590,700,750,900]
deb_car_dim = [9,11,21,21,18]
In [44]:
plt.stackplot(dias, dor, troc_gas_inef, risc_infec, deb_car_dim, colors = ['g','r','m','y'])
plt.show()
Torta¶
In [45]:
# dados dos(as) pacientes e diagnósticos de enfermagem
grupos = [500, 111, 93, 82]
diagnostico = ['dor', 'troca de gases ineficaz', 'risco de infecção', 'débito cardíaco diminuído']
colunas = ['g','r','m','y']
In [48]:
plt.pie(grupos, labels = diagnostico, colors = colunas, startangle = 90, shadow = True, explode = (0,0.1,0,0))
plt.show()
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BNN - ISSN 1676-4893
Boletim do Núcleo de Estudos e Pesquisas sobre as Atividades de Enfermagem (NEPAE)e do Núcleo de Estudos sobre Saúde e Etnia Negra (NESEN).