Bibliotecas Python para visualização de dados: aprenda a criar gráficos profissionais

As bibliotecas Python para visualização de dados são ferramentas que transformam informações em gráficos, diagramas e outras representações visuais. Em vez de analisar apenas tabelas cheias de números, você cria visualizações que facilitam a interpretação e destacam padrões importantes.

Na prática, essas bibliotecas ajudam a comunicar resultados de forma mais clara, especialmente para públicos não técnicos. Afinal, um gráfico bem-feito traduz rapidamente o que os números querem dizer, facilitando tomadas de decisão.

Neste artigo, você vai conhecer as principais bibliotecas de visualização de dados com Python e entender quando usar cada uma delas no seu projeto.

Leia também:

Bibliotecas Python: descubra o que são e como utilizá-las

Principais bibliotecas Python para visualização de dados 

Quando o assunto é transformar números em gráficos claros e informativos, o Python oferece algumas bibliotecas que se tornaram referência no mercado. Conheça as principais a seguir: 

1. Matplotlib

Matplotlib é a biblioteca mais tradicional para visualização de dados em Python. Criada em 2003, ela se tornou indispensável para analistas, cientistas de dados e profissionais que precisam transformar números em gráficos claros e impactantes.

Com ele, você pode criar desde gráficos simples em 2D até visualizações em 3D, estáticas, animadas ou interativas. Além disso, a biblioteca Matplotlib roda em praticamente qualquer ambiente: scripts Python, Jupyter Notebooks, aplicativos web ou até interfaces gráficas, sempre com poucas linhas de código.

Tipos de gráficos possíveis com o Matplotlib

• Gráficos de linha;
• Histogramas;
• Gráficos de barras;
• Gráficos de dispersão;
• Gráficos de pizza;
• Boxplots (diagramas de caixa).

Veja também:

Matplotlib: guia completo para iniciantes em visualização de dados

Vantagens do Matplotlib

• Versatilidade: permite criar desde o básico até visualizações avançadas;
• Alta personalização: você pode ajustar cores, linhas, títulos, rótulos e legendas, deixando o gráfico exatamente como imagina;
• Integração com o NumPy: juntos, formam uma dupla eficiente para análises que exigem precisão matemática e clareza visual.

Exemplo prático de gráfico de linha com Matplotlib

import matplotlib.pyplot as plt

# Criando um gráfico de linha simples
plt.plot([1, 2, 3, 4], [10, 20, 25, 30])
plt.title('Exemplo de gráfico com Matplotlib')
plt.xlabel('Eixo X')
plt.ylabel('Eixo Y')
plt.show()

import matplotlib.pyplot as plt

# Criando um gráfico de linha simples
plt.plot([1, 2, 3, 4], [10, 20, 25, 30])
plt.title('Exemplo de gráfico com Matplotlib')
plt.xlabel('Eixo X')
plt.ylabel('Eixo Y')
plt.show()

Esse código gera uma linha simples que sobe da esquerda para a direita.  Ele poderia representar, por exemplo, o crescimento de vendas em quatro meses:

• Mês 1: 10 vendas
• Mês 2: 20 vendas
• Mês 3: 25 vendas
• Mês 4: 30 vendas

Ou seja, esse é um exemplo prático de como o Matplotlib transforma listas de números em uma visualização clara e rápida.

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Visualização de Dados com Matplotlib

2. Seaborn

Seaborn é uma biblioteca de visualização de dados com Python construída sobre o Matplotlib, mas com a vantagem de simplificar a criação de gráficos estatísticos.

Afinal, ele oferece estilos pré-definidos, paletas modernas e funções de alto nível que reduzem a complexidade e aceleram a análise exploratória.

Outro diferencial é a integração com Pandas DataFrames. Você só precisa passar o dataset diretamente para as funções e a biblioteca Seaborn reconhece automaticamente as colunas. Isso agiliza o trabalho de analistas e cientistas de dados, que não precisam ajustar cada detalhe manualmente.

Tipos de gráficos possíveis com o Seaborn

• Gráficos de linha e dispersão; 
• Histogramas e gráficos de distribuição; 
• Gráficos matriciais e mapas de calor (heatmaps); 
• Boxplots; 
• Pairplots. 

Além disso, o Seaborn traz recursos estatísticos embutidos, como regressões lineares, curvas de densidade e análises categóricas. Isso facilita a visualização de dados e ainda te ajuda a compreender padrões e tendências de forma prática.

Leia também:

Seaborn: a biblioteca de visualização de dados em Python

Vantagens do Seaborn

• Menos complexidade: gráficos avançados com poucas linhas de código;
• Visual moderno: estilos e paletas prontos deixam os gráficos atraentes automaticamente;
• Estatística embutida: regressões, distribuições e comparações já disponíveis;
• Ideal para análise exploratória: facilita encontrar insights rapidamente.

Exemplo de gráfico de distribuição com Seaborn

import seaborn as sns  
import matplotlib.pyplot as plt  

# Carregando um conjunto de dados exemplo  
tips = sns.load_dataset('tips')  

# Criando um histograma da coluna 'total_bill'  
sns.histplot(tips['total_bill'], kde=True)  
plt.title('Distribuição do Valor Total da Conta')  
plt.show()

import seaborn as sns  
import matplotlib.pyplot as plt  

# Carregando um conjunto de dados exemplo  
tips = sns.load_dataset('tips')  

# Criando um histograma da coluna 'total_bill'  
sns.histplot(tips['total_bill'], kde=True)  
plt.title('Distribuição do Valor Total da Conta')  
plt.show()

Nesse exemplo, o sns.histplot() cria um histograma da coluna total_bill (valor total das contas). O parâmetro kde=True adiciona uma curva de densidade, facilitando a visualização da distribuição dos valores.

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Visualização de Dados Avançada com Seaborn

3. Plotly

Plotly é uma biblioteca de visualização em Python que se destaca por criar gráficos interativos e dinâmicos. Diferentemente das visualizações estáticas do Matplotlib e do Seaborn, o Plotly permite zoom, seleção de pontos, animações e filtros diretamente no gráfico. 

Por isso, ele é indicado para explorar dados em profundidade ou desenvolver dashboards interativos para apresentações profissionais.

Construído sobre o plotly.js (em JavaScript), ele é totalmente compatível com aplicações web. Seus gráficos podem ser exibidos em Jupyter Notebooks, exportados como arquivos HTML ou integrados em aplicações interativas com o Dash, framework oficial do Plotly para dashboards.

Leia também:

Plotly: a biblioteca para visualização de dados em Python

Tipos de gráficos suportados por Plotly

• Gráficos de linha, barras e pizza;
• Histogramas e gráficos de dispersão;
• Boxplots e gráficos de erro;
• Mapas de calor e gráficos de contorno;
• Mapas interativos e gráficos 3D;
• Superfícies e gráficos temporais animados.

Vantagens do Plotly

• Interatividade além do básico: ideal para grandes volumes de dados;
• Versatilidade: suporte de gráficos simples até mapas e visualizações 3D;
• Integração nativa com dashboards e aplicações web;
• Visual moderno por padrão: sem necessidade de configurar estilos manualmente.

Veja também:

Como usar Plotly para criar gráficos em Python

Exemplo prático com Plotly Express

import plotly.express as px

# Carregando o dataset Iris já disponível no Plotly
df = px.data.iris()

# Criando um gráfico de dispersão interativo
fig = px.scatter(df, x="sepal_width", y="sepal_length", color="species")

# Exibindo o gráfico
fig.show()

import plotly.express as px

# Carregando o dataset Iris já disponível no Plotly
df = px.data.iris()

# Criando um gráfico de dispersão interativo
fig = px.scatter(df, x="sepal_width", y="sepal_length", color="species")

# Exibindo o gráfico
fig.show()

Nesse exemplo, cada ponto representa uma flor do dataset Iris. O gráfico permite:

• Dar zoom em regiões específicas;
• Selecionar pontos para análise;
• Visualizar informações adicionais ao passar o mouse sobre cada elemento.

Isso mostra como o Plotly Express transforma poucos comandos em visualizações interativas e modernas, ideais para explorar dados em profundidade.

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Gráficos Interativos com Plotly

Quando usar cada biblioteca Python para visualização de dados?

• Matplotlib: use quando precisar de gráficos simples e altamente personalizáveis, como linhas, barras ou histogramas. Também é indicada para relatórios estáticos, publicações científicas ou quando você precisa ajustar cada detalhe da visualização;
• Seaborn: use quando quiser gráficos estatísticos claros, rápidos e visualmente atraentes, sem se preocupar com muitas configurações. Também é ideal para análises exploratórias, relatórios modernos e comunicação de insights de forma acessível, mesmo para quem não tem conhecimento técnico profundo;
• Plotly: Use quando precisar de visualizações interativas e dashboards dinâmicos. É a escolha certa em projetos de Data Science aplicados a negócios, relatórios executivos e situações em que o público precisa explorar os dados por conta própria.

Tabela comparativa entre Matplotlib, Seaborn e Plotly

Qual biblioteca escolher para o seu projeto?

Para escolher uma biblioteca Python para visualização de dados, você precisa analisar três fatores principais:

• O tipo de dado com que você está trabalhando;
• O nível de interatividade desejado;
• O público que vai consumir os gráficos.

No fim das contas, não existe uma biblioteca “melhor” de forma absoluta. Cada uma tem seus pontos fortes e limitações, e a decisão depende do objetivo do projeto.

Conforme explicado, a biblioteca Matplotlib é a opção mais tradicional. Ela é indicada para gráficos estáticos que exigem alto nível de personalização e qualidade de publicação.

Já Seaborn simplifica o processo e entrega gráficos estatísticos claros e bonitos com poucas linhas de código. Por isso, é ideal para análises exploratórias, distribuições, correlações e boxplots.

E Plotly é a melhor escolha quando o objetivo é interatividade. Ele permite criar gráficos dinâmicos, incluindo opções em 3D, mapas e dashboards completos quando integrado ao Dash. Por isso, é indicado para apresentações de resultados e aplicações web.

Leia também:

PyGWalker: como criar dashboards interativos em Python

Boas práticas na visualização de dados

As boas práticas começam pela escolha certa do gráfico:

• Linhas: mostram tendências ao longo do tempo;
• Barras: ajudam a comparar categorias;
• Mapas de calor: destacam correlações entre variáveis.

Outra prática importante é sempre manter a simplicidade. Um gráfico limpo, com títulos, rótulos e legendas claras, comunica muito mais do que uma figura poluída por elementos desnecessários.

E lembre-se: o gráfico não é feito só para quem entende de dados. Ele precisa ser acessível a qualquer público, desde analistas técnicos até gestores que precisam tomar decisões rápidas e seguras a partir das informações.

Como aprender a criar gráficos profissionais e explorar dados com Python?

Com bibliotecas como Matplotlib, Seaborn e Plotly, você tem tudo o que precisa para criar visualizações simples, avançadas e até dashboards interativos que impressionam qualquer público.

Seja em relatórios técnicos, em análises exploratórias ou em apresentações executivas, escolher a biblioteca certa e aplicar boas práticas faz toda a diferença no impacto da sua análise.

Precisa de ajuda para aprender na prática essas bibliotecas? Então conheça a Trilha de Análise e Visualização de Dados com Python, da Asimov Academy.

Ela foi pensada para quem deseja aprender a usar Matplotlib, Seaborn e Plotly de forma aplicada, com projetos reais e foco em comunicar resultados de maneira eficiente. Essa é a oportunidade perfeita para obter uma formação completa e evoluir como analista ou cientista de dados.

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