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<title>6. Visualização de Dados — SER-347/CAP-419</title>
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<a href="index.html" class="icon icon-home"> SER-347/CAP-419
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<ul>
<li class="toctree-l1"><a class="reference internal" href="index.html">Introdução à Programação com Dados Geoespaciais</a></li>
</ul>
<p class="caption"><span class="caption-text">Visão Geral do Curso:</span></p>
<ul>
<li class="toctree-l1"><a class="reference internal" href="visao-geral.html">Visao Geral do Curso</a></li>
</ul>
<p class="caption"><span class="caption-text">Aulas:</span></p>
<ul class="current">
<li class="toctree-l1"><a class="reference internal" href="instalacao.html">1. Instalando e Configurando o Ambiente de Programação</a></li>
<li class="toctree-l1"><a class="reference internal" href="introducao-programacao.html">2. Introdução à Programação com a Linguagem Python</a></li>
<li class="toctree-l1"><a class="reference internal" href="int_anaconda.html">3. Introdução ao Ambiente Anaconda</a></li>
<li class="toctree-l1"><a class="reference internal" href="int_jupyter_notebooks.html">4. IPython e Jupyter Notebooks</a></li>
<li class="toctree-l1"><a class="reference internal" href="matrizes.html">5. Matrizes</a></li>
<li class="toctree-l1 current"><a class="current reference internal" href="#">6. Visualização de Dados</a></li>
<li class="toctree-l1"><a class="reference internal" href="imagens.html">7. Imagens</a></li>
<li class="toctree-l1"><a class="reference internal" href="tipos_geometricos.html">8. Tipos e Operações Espaciais</a></li>
<li class="toctree-l1"><a class="reference internal" href="vetorial.html">9. Manipulação de Dados Vetoriais</a></li>
<li class="toctree-l1"><a class="reference internal" href="variados.html">10. Tópicos Variados</a></li>
</ul>
<p class="caption"><span class="caption-text">Considerações Finais</span></p>
<ul>
<li class="toctree-l1"><a class="reference internal" href="consideracoes-finais.html">Considerações Finais</a></li>
</ul>
<p class="caption"><span class="caption-text">Referências Bibliográficas</span></p>
<ul>
<li class="toctree-l1"><a class="reference internal" href="referencias.html">Referências Bibliográficas</a></li>
</ul>
<p class="caption"><span class="caption-text">Listas de Exercícios:</span></p>
<ul>
<li class="toctree-l1"><a class="reference internal" href="listas.html">Listas de Exercícios</a></li>
</ul>
<p class="caption"><span class="caption-text">Lista de Projetos:</span></p>
<ul>
<li class="toctree-l1"><a class="reference internal" href="projetos.html">Lista dos Projetos Finais do Curso</a></li>
</ul>
<p class="caption"><span class="caption-text">Informações Gerais:</span></p>
<ul>
<li class="toctree-l1"><a class="reference internal" href="sites.html">Sobre o Site do Curso</a></li>
<li class="toctree-l1"><a class="reference internal" href="contato.html">Contato</a></li>
<li class="toctree-l1"><a class="reference internal" href="licenca.html">Licença</a></li>
</ul>
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<a href="index.html">SER-347/CAP-419</a>
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<ul class="wy-breadcrumbs">
<li><a href="index.html" class="icon icon-home"></a> »</li>
<li><span class="section-number">6. </span>Visualização de Dados</li>
<li class="wy-breadcrumbs-aside">
</li>
</ul>
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<a href="imagens.html" class="btn btn-neutral float-right" title="7. Imagens" accesskey="n">Próximo <span class="fa fa-arrow-circle-right" aria-hidden="true"></span></a>
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<div class="section" id="visualizacao-de-dados">
<h1><span class="section-number">6. </span>Visualização de Dados<a class="headerlink" href="#visualizacao-de-dados" title="Link permanente para este título">¶</a></h1>
<p>Em <code class="docutils literal notranslate"><span class="pre">Python</span></code>, existem diversos pacotes para visualização de dados. A <a class="reference external" href="https://matplotlib.org">Matplotlib</a> é uma das bibliotecas <code class="docutils literal notranslate"><span class="pre">Python</span></code> mais poderosas para essa finalidade. Trata-se de uma biblioteca multiplataforma (<em>cross-platform</em>), capaz de construir visualizações de alta qualidade gráfica, inclusive para inclusão em artigos científicos, e pode ser usada de diversas formas.</p>
<p>A <code class="docutils literal notranslate"><span class="pre">Matplotlib</span></code> também é chamada abreviadamente de <code class="docutils literal notranslate"><span class="pre">mpl</span></code>, sendo seu código fonte disponível no <a class="reference external" href="https://github.com/matplotlib/matplotlib">GitHub</a>. A página oficial do projeto encontra-se no endereço <a class="reference external" href="https://matplotlib.org">https://matplotlib.org</a>, onde é possível encontrar uma ampla documentação, além de uma <a class="reference external" href="https://matplotlib.org/gallery/index.html">grande galeria de visualizações</a> produzidas com a <code class="docutils literal notranslate"><span class="pre">mpl</span></code> que pode servir de base para a construção de novas.</p>
<p>Esta aula apresenta uma introdução à visualização de dados com a <code class="docutils literal notranslate"><span class="pre">Matplotlib</span></code> através da apresentação de pequenos exemplos que ilustram algumas das capacidades dessa biblioteca. Estruturamos as notas de aula em três partes:</p>
<ul class="simple">
<li><p>A <a class="reference external" href="https://github.com/ser-347/ipynb/blob/master/matplotlib-parte-1.ipynb">Parte I</a> apresenta como construir alguns tipos de visualizações sem aprofundar em todos os detalhes da <code class="docutils literal notranslate"><span class="pre">Matplotlib</span></code>. Ao final dela esperamos que você seja capaz de construir os tipos mais básicos de gráficos.</p></li>
<li><p>A <a class="reference external" href="https://github.com/ser-347/ipynb/blob/master/matplotlib-parte-2.ipynb">Parte II</a> discute como utilizar a <code class="docutils literal notranslate"><span class="pre">Matplotlib</span></code> de forma interativa e não-interativa, bem como as estratégias para uso em outros ambientes além de <code class="docutils literal notranslate"><span class="pre">Jupyter</span> <span class="pre">Notebooks</span></code>, como o uso do terminal interativo do <code class="docutils literal notranslate"><span class="pre">Python</span></code>, o <code class="docutils literal notranslate"><span class="pre">IPython</span></code> e a <code class="docutils literal notranslate"><span class="pre">IDE</span> <span class="pre">PyCharm</span></code>.</p></li>
<li><p>A <a class="reference external" href="https://github.com/ser-347/ipynb/blob/master/matplotlib-parte-3.ipynb">Parte III</a> apresenta em detalhes os principais conceitos da <code class="docutils literal notranslate"><span class="pre">Matplotlib</span></code> e como usá-los para construir gráficos compostos de várias plotagens.</p></li>
</ul>
<p>Ao término da leitura das notas de aula, vamos utilizar um serviço de séries temporais de imagens de sensoriamento remoto para criar um gŕafico como o mostrado na <a class="reference internal" href="#visualizacao-ts-chart"><span class="std std-numref">Figura 6.1</span></a> abaixo:</p>
<div class="align-center figure align-default" id="visualizacao-ts-chart">
<a class="reference internal image-reference" href="_images/mod13q1-ts.png"><img alt="Gráfico com a série temporal do produto MOD13Q1" src="_images/mod13q1-ts.png" style="width: 640px;" /></a>
<p class="caption"><span class="caption-number">Figura 6.1 - </span><span class="caption-text">Gráfico com a série temporal do produto <code class="docutils literal notranslate"><span class="pre">MOD13Q1</span></code>.</span><a class="headerlink" href="#visualizacao-ts-chart" title="Link Permanente para essa imagem">¶</a></p>
</div>
<p>O serviço que utilizaremos é chamado de <strong>W</strong>eb <strong>T</strong>ime <strong>S</strong>eries <strong>S</strong>ervice ou, abreviadamente, <strong>WTSS</strong>. Trata-se de um serviço leve para manipulação de séries temporais de imagens de sensoriamento remoto. Data uma localização e um intervalo de tempo você poderá recuperar a série temporal associada à essa localização como uma lista de valores numéricos em Python.</p>
<p>No WTSS, uma <code class="docutils literal notranslate"><span class="pre">coverage</span></code> é uma matriz tridimensional associada a sistemas de referência espacial e temporal (<a class="reference internal" href="#visualizacao-coverage"><span class="std std-numref">Figura 6.2</span></a>).</p>
<div class="align-center figure align-default" id="visualizacao-coverage">
<a class="reference internal image-reference" href="_images/image-time-series.png"><img alt="Série Temporal de Imagens" src="_images/image-time-series.png" style="width: 640px;" /></a>
<p class="caption"><span class="caption-number">Figura 6.2 - </span><span class="caption-text">Série temporal de imagens de sensoriamento remoto.</span><a class="headerlink" href="#visualizacao-coverage" title="Link Permanente para essa imagem">¶</a></p>
</div>
<p>Siga as instruções do seguinte <code class="docutils literal notranslate"><span class="pre">Jupyter</span> <span class="pre">Notebook</span></code>: <a class="reference external" href="https://github.com/brazil-data-cube/wtss.py/blob/master/examples/wtss.ipynb">Access and Visualization of Time Series with WTSS</a>.</p>
</div>
</div>
</div>
<footer>
<div class="rst-footer-buttons" role="navigation" aria-label="footer navigation">
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<p>
© Copyright 2020-2021, Gilberto Queiroz and Thales Körting.
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