data-visualization
Criar gráficos e visualizações de dados com Python
Também disponível em: 0xkynz
Comunicar insights de dados visualmente requer escolher o tipo certo de gráfico e dominar várias bibliotecas. Este guia orienta você na criação de visualizações profissionais usando matplotlib, seaborn, plotly e altair.
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Ative e comece a usar
Testar
A utilizar "data-visualization". Create a bar chart comparing quarterly revenue
Resultado esperado:
- Gráfico de barras com trimestres no eixo x
- Valores de receita no eixo y com rótulos de moeda
- Título: Comparação de Receita Trimestral
- Gradiente de cor de azul claro a azul escuro
- Rótulos de valores exibidos acima de cada barra
A utilizar "data-visualization". Show temperature distribution for the year
Resultado esperado:
- Histograma com 20 bins mostrando frequência de temperatura
- Curva KDE sobreposta para distribuição suave
- Eixo x rotulado com temperatura em Celsius
- Eixo y mostrando contagem de observações
- Linhas de média e mediana anotadas
Auditoria de Segurança
SeguroAll static findings are false positives. This is a pure documentation-based skill containing only a SKILL.md file with example Python code snippets for data visualization. No executable code, network calls, cryptographic operations, or system commands exist. The flagged patterns were matched against metadata in skill-report.json and markdown formatting in SKILL.md.
Fatores de risco
🌐 Acesso à rede (2)
⚙️ Comandos externos (1)
Pontuação de qualidade
O Que Você Pode Construir
Gerar gráficos estatísticos
Criar plots de distribuição, heatmaps de correlação e visualizações de tendências para relatórios e apresentações de análise.
Integrar gráficos em aplicações
Gerar código de visualização Python para incorporação em pipelines de dados, notebooks e aplicações web.
Criar figuras prontas para publicação
Produzir gráficos claros e profissionais formatados para artigos acadêmicos e documentação de pesquisa.
Tente Estes Prompts
Criar um gráfico de linhas matplotlib mostrando valores mensais com título, rótulos dos eixos e linhas de grade.
Gerar um histograma seaborn com sobreposição KDE mostrando a distribuição de valores. Incluir rótulos apropriados.
Construir um scatter plot plotly com tooltips hover mostrando a correlação entre duas variáveis. Habilitar zoom e pan.
Criar uma figura matplotlib com quatro subplots: heatmap, gráfico de barras, gráfico de linhas e box plot usando estilo consistente.
Melhores Práticas
- Corresponder o tipo de gráfico à sua estrutura de dados e ao insight que você deseja comunicar
- Incluir títulos claros, rótulos dos eixos e legendas para visualizações autoexplicativas
- Usar paletas amigáveis para daltônicos para acessibilidade
Evitar
- Usar efeitos 3D para comparações simples de dados que distorcem a percepção
- Incluir muitas séries de dados em um único gráfico causando desordem visual
- Omitir rótulos dos eixos ou unidades tornando os gráficos difíceis de interpretar