📊 6 Exemplos Comuns para Usar plt.vlines() em Visualização de Dados
Ao trabalhar com séries temporais, histogramas ou gráficos personalizados em Python, matplotlib.pyplot.vlines() pode ser surpreendentemente útil. Esta função simples desenha linhas verticais, e quando usada de forma criativa, pode tornar seus gráficos mais expressivos, legíveis e informativos.
Neste post, vamos explorar seis casos de uso práticos de plt.vlines() que vão além de apenas “desenhar uma linha”. Cada um vem com um exemplo para ajudar você a aplicá-lo em seus próprios projetos de ciência de dados.
1. 🔴 Destacar Valores Específicos no Eixo X
Você pode querer enfatizar um valor específico no eixo x — como um limite, ponto de decisão ou marco importante.
plt.vlines(x=5, ymin=-1, ymax=1, color='red', linestyle='--')
Isso é perfeito para marcar coisas como uma pontuação de corte de um modelo ou um horário de evento.
2. 🟠 Anotar Eventos em uma Série Temporal
Dados de séries temporais frequentemente possuem eventos importantes (por exemplo, picos, interrupções ou mudanças) que merecem atenção especial.
event_times = [10, 20, 35]
plt.vlines(event_times, ymin=min(data), ymax=max(data), color='orange', linestyle='--')
Isso ajuda os espectadores a reconhecer imediatamente quando aconteceram os momentos-chave.
3. 🔵 Desenhar Gráficos de haste Manualmente
Gráficos de haste visualizam valores individuais com linhas verticais partindo de uma base. Você pode recriar esse visual usando vlines.
plt.vlines(x, 0, y, colors='blue')
plt.plot(x, y, 'o')
Útil para visualizar sinais discretos ou dados numéricos brutos.
4. ⚪ Linhas de Grade Verticais Personalizadas
Precisa de linhas de grade apenas em valores específicos do x? vlines oferece essa precisão.
grid_positions = [2, 4, 6, 8]
plt.vlines(grid_positions, ymin=-1.2, ymax=1.2, linestyle='dotted')
Ótimo quando seu eixo x não é uniformemente distribuído ou as marcações automáticas não são ideais.
5. 🟣 Pintar Regiões com Linhas Repetidas
Divida seu gráfico em regiões visuais para representar diferentes janelas de tempo ou segmentos.
for x in range(0, 100, 10):
plt.vlines(x, ymin=-1, ymax=1, color='lightgray')
Perfeito para destacar ciclos econômicos, fases experimentais, etc.
6. 🟢 Visualizar Marcadores Estatísticos em um Histograma
Você pode acrescentar linhas para a mediana, quartis ou qualquer outro ponto de referência estatística.
plt.vlines([q1, mediana, q3], ymin=0, ymax=30, linestyles='dashed')
Isso torna os histogramas muito mais informativos, especialmente em relatórios ou dashboards.
🔚 Encerramento
plt.vlines() é mais do que apenas uma maneira de desenhar uma linha — é uma ferramenta versátil que pode melhorar a clareza e a narrativa de seus gráficos. Seja analisando séries temporais, destacando limites ou visualizando distribuições, linhas verticais te dão controle e flexibilidade.
Experimente adicionar vlines ao seu próximo gráfico e veja como seus plots se tornam muito mais legíveis.