Bibliotecas

A salvo de poucas funções mais específicas explicadas ao longo do código, a análise dos experimentos tem base primordial em 3 bibliotecas do python, são elas NumPy, Pandas e Matplotlib.
 

1.NumPy

O NumPy é essencial para qualquer aluno que deseja trabalhar com computação científica e análise de dados. Ele oferece suporte para arrays multidimensionais e funções matemáticas eficientes, permitindo operações vetorizadas muito mais rápidas do que loops convencionais em Python. É fundamental para manipular grandes quantidades de dados numéricos de forma eficiente. Seguem as funções utilizadas nos códigos de análise:

  • Operações matemáticas (aplicáveis para números int e float, listas e arrays).

  • Valores máximos e mínimos de listas/arrays.

  • Criar array de pontos dentro de um determinado intervalo (normalmente utilizado para ajustes, o que justifica os limites do exemplo abaixo serem os mesmos do eixo x de um gráfico). Quanto maior o número de pontos, mais contínua é a curva.

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2.Pandas

O Pandas é uma biblioteca voltada para a manipulação e análise de dados estruturados, como tabelas e séries temporais. Com seus DataFrames, facilita a leitura, organização, filtragem e agregação de dados, tornando a análise mais intuitiva. Aprender Pandas permite transformar as informações brutas obtidas no laboratório em insights úteis. Seguem as funções da biblioteca utilizadas no código geral.

  • Leitura de dados em CSV

  • Função do dataframe do pandas que exclui linhas com dados ausentes

 

3.Matplotlib

O Matplotlib é a principal biblioteca para visualização de dados em Python, permitindo criar gráficos personalizáveis de diversos tipos. Ele é crucial para representar padrões e tendências nos dados de forma clara e compreensível.  Seguem as funções.
  • Definindo imagem, inserir para todo novo gráfico (tamanho padrão (6.4, 4.8))

  • Tipos de gráficos

dmarker/fmt: estilos de pontos

  1. Círculo (o)
  2. Triângulo para cima (^)
  3. Quadrado (s)
  4. Mais (+)
  5. Cruz (x)
  6. Ponto (.)
  7. Losango (D)

​linestyle: estilo das linhas

  1. Linha contínua sólida (-)
  2. Linha tracejada (--)
  3. Linha pontilhada (:)
  4. Linha pontilhada e tracejada (-.)

linewidth: espessura das linhas (tamanho padrão =1.5)

color: cor dos dados (x,y)

​ecolor: cor das incertezas (xerr,yerr)

bins: número de colunas de um histograma

  • Legendas

  • Limites do gráfico manualmente definidos

  • Adicionar grade

  • Exibir imagem (sempre no fim do código)

  • Extra: exibir muitiplos gráficos em uma janela (1) ou em uma mesma figura (2) = axes. Todas as informações do gráfico devem ser referenciadas pelo ax correspondente.