1
resposta

Faça como eu fiz

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# Carregar os dados
url = 'https://raw.githubusercontent.com/allanspadini/numpy/dados/citrus.csv'
dado = np.loadtxt(url, delimiter=',', skiprows=1, usecols=np.arange(0, 2))

# Selecionando os dados para Laranja e Toranja
diametro_laranja = dado[:5000, 0]
peso_laranja = dado[:5000, 1]

diametro_toranja = dado[5000:, 0]
peso_toranja = dado[5000:, 1]

# Criar o gráfico
plt.figure(figsize=(10, 6))

# Plotando Laranja
plt.scatter(diametro_laranja, peso_laranja, color='orange', label='Laranja', alpha=0.6)

# Plotando Toranja
plt.scatter(diametro_toranja, peso_toranja, color='yellowgreen', label='Toranja', alpha=0.6)

# Adicionar título e rótulos
plt.title('Peso x Diâmetro das Laranjas e Toranjas', fontsize=14)
plt.xlabel('Diâmetro (cm)', fontsize=12)
plt.ylabel('Peso (kg)', fontsize=12)
plt.legend()

# Mostrar o gráfico
plt.grid(True)
plt.show()
1 resposta

Oi, Gilrlane! Como vai?

Agradeço por compartilhar seu código com a comunidade Alura.

Com o que você descreveu, foi ótimo ver como organizou os dados com NumPy e usou matplotlib para gerar um gráfico informativo e bem apresentado. Separar os dados por tipo de fruta mostra um bom entendimento da manipulação com arrays.

💡 Uma dica interessante para o futuro é usar o método np.mean() para calcular médias e enriquecer ainda mais suas análises.

Qualquer dúvida, compartilhe no fórum.

Abraços e bons estudos!

Alura

Conte com o apoio da comunidade Alura na sua jornada. Abraços e bons estudos!