Adicionando a reta de tendência | Praticando gráficos: composição e relacionamento com Matplotlib e Plotly

import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt url = 'https://raw.githubusercontent.com/Gabriellemga/Praticando_Python/refs/heads/main/Praticando_gr%C3%A1ficos_composi%C3%A7%C3%A3o_relacionamentos/dados/atividade_8_9.csv' df = pd.read_csv(url) df.head() plt.figure(figsize=(10, 6)) plt.scatter(df['Tempo no Site (min)'], df['Valor do Pedido (R$)'], color = '#e76f51') plt.title('Relação entre Tempo no Site (min) e Valor do Pedido (R$)', fontsize=16, loc='left') plt.xlabel('Tempo no Site (min)', fontsize=12) plt.ylabel('Valor do Pedido (R$)', fontsize=12) plt.grid(True, alpha=0.4) coef = np.polyfit(df['Tempo no Site (min)'], df['Valor do Pedido (R$)'], 1) linha_tendencia = np.polyval(coef,df['Tempo no Site (min)']) plt.plot(df['Tempo no Site (min)'], linha_tendencia, color='black', linewidth=2, label='Reta de Tendência') plt.legend(fontsize=12) plt.tight_layout() plt.show()

E aí, Márcia! Tudo bem?

Parabéns! Mantenha o ritmo nos exercícios e continue compartilhando na nossa comunidade.

Percebi que você praticou o uso do gráfico de dispersão, aplicou muito bem a reta de tendência para identificar padrões nos dados e ainda entendeu a relevância de visualizar relações entre variáveis numéricas para gerar insights mais ricos.

Uma sugestão para evoluir ainda mais é usar anotação nos pontos de interesse com o objetivo de destacar valores ou padrões fora da curva. Veja só:

plt.annotate('Pedido em destaque', 
             xy=(df['Tempo no Site (min)'][25], df['Valor do Pedido (R$)'][25]),
             xytext=(30, 800),
             arrowprops=dict(arrowstyle='->'))

Resultado:

Gráfico de dispersão mostrando a relação entre o tempo no site (minutos) e o valor do pedido (R$), com uma linha de tendência indicada.

Essa abordagem ajuda a chamar a atenção para dados relevantes e tornar a visualização ainda mais informativa.

Fico à disposição! E se precisar, conte sempre com o apoio do fórum.

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