Você está vendo a versão anterior da nova experiência da Alura que estamos preparando para você. Em breve, ela ganha uma identidade visual novinha totalmente pensada em potencializar seus estudos!
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.plot(dados_brasil['ano'], dados_brasil['imigrantes'])
plt.title('Imigração do Brasil para o Canadá (1980-2013)')
plt.xlabel('Ano') # rótulo para o eixo x
plt.ylabel('Número de Imigrantes') #rótulo para o eixo y
plt.xticks(rotation=45) # Rotaciona os rótulos do eixo x para evitar sobreposição
plt.grid(True, linestyle='--', alpha=0.7) # Adiciona uma grade para melhor legibilidade
plt.tight_layout() # Ajusta o layout para evitar que rótulos sejam cortados
plt.show()
Olá, Marco! Como vai?
Parabéns pela resolução da atividade!
Vi que você explorou o DataFrame para organizar séries temporais com Python, utilizou muito bem o plt.plot para representar tendências e ainda compreendeu a importância da formatação para clareza visual.
Continue postando as suas soluções, com certeza isso ajudará outros estudantes e tem grande relevância para o fórum.
Uma dica interessante para o futuro é destacar pontos específicos no gráfico, assim:
plt.scatter(dados_brasil['ano'], dados_brasil['imigrantes'], color='red')
Isso ajuda a visualizar valores individuais além da linha contínua.
Se quiser aprofundar ainda mais, algumas boas práticas são:
plt.annotate para marcar valores relevantes. Alguns materiais podem estar em inglês, mas é possível compreendê-los usando o recurso de tradução de páginas do próprio navegador.
Ah, uma pergunta: você prefere evoluir seus gráficos adicionando elementos visuais como marcadores e cores ou explorar bibliotecas avançadas como Seaborn para análises mais sofisticadas?
Fico à disposição! E se precisar, conte sempre com o apoio do fórum.
Abraço e bons estudos!
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