Matplotlib es una biblioteca de Python utilizada para crear gráficos y visualizaciones de datos. Es una herramienta poderosa y flexible que permite generar una amplia variedad de gráficos, desde simples gráficos de líneas hasta complejas visualizaciones en 3D. En esta sección, aprenderás a utilizar Matplotlib para crear gráficos que te ayuden a interpretar y comunicar tus datos de manera efectiva.
Contenido
Introducción a Matplotlib
Instalación
Para instalar Matplotlib, puedes usar pip:
Importación
Para comenzar a usar Matplotlib, primero debes importarlo en tu script de Python:
Creación de Gráficos Básicos
Gráfico de Líneas
Un gráfico de líneas es una de las formas más simples de visualización de datos. Aquí tienes un ejemplo básico:
import matplotlib.pyplot as plt # Datos x = [1, 2, 3, 4, 5] y = [2, 3, 5, 7, 11] # Crear el gráfico plt.plot(x, y) # Mostrar el gráfico plt.show()
Explicación:
plt.plot(x, y): Crea un gráfico de líneas con los datos proporcionados.plt.show(): Muestra el gráfico en una ventana.
Gráfico de Barras
Los gráficos de barras son útiles para comparar cantidades entre diferentes categorías.
import matplotlib.pyplot as plt # Datos categories = ['A', 'B', 'C', 'D'] values = [4, 7, 1, 8] # Crear el gráfico plt.bar(categories, values) # Mostrar el gráfico plt.show()
Gráfico de Dispersión
Los gráficos de dispersión son útiles para mostrar la relación entre dos variables.
import matplotlib.pyplot as plt # Datos x = [1, 2, 3, 4, 5] y = [2, 3, 5, 7, 11] # Crear el gráfico plt.scatter(x, y) # Mostrar el gráfico plt.show()
Personalización de Gráficos
Títulos y Etiquetas
Puedes agregar títulos y etiquetas a tus gráficos para hacerlos más informativos.
import matplotlib.pyplot as plt
# Datos
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 3, 5, 7, 11]
# Crear el gráfico
plt.plot(x, y)
# Agregar título y etiquetas
plt.title('Gráfico de Líneas')
plt.xlabel('Eje X')
plt.ylabel('Eje Y')
# Mostrar el gráfico
plt.show()Estilos de Líneas y Colores
Puedes personalizar el estilo de las líneas y los colores.
import matplotlib.pyplot as plt # Datos x = [1, 2, 3, 4, 5] y = [2, 3, 5, 7, 11] # Crear el gráfico con estilo plt.plot(x, y, linestyle='--', color='r', marker='o') # Mostrar el gráfico plt.show()
Explicación:
linestyle='--': Estilo de línea discontinua.color='r': Color rojo.marker='o': Marcador circular en cada punto de datos.
Subplots y Gráficos Compuestos
Subplots
Los subplots permiten crear múltiples gráficos en una sola figura.
import matplotlib.pyplot as plt
# Datos
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y1 = [2, 3, 5, 7, 11]
y2 = [1, 4, 6, 8, 10]
# Crear subplots
fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2)
# Primer subplot
ax1.plot(x, y1)
ax1.set_title('Gráfico 1')
# Segundo subplot
ax2.plot(x, y2)
ax2.set_title('Gráfico 2')
# Mostrar los subplots
plt.show()Gráficos Avanzados
Gráfico de Pastel
Los gráficos de pastel son útiles para mostrar proporciones.
import matplotlib.pyplot as plt # Datos labels = ['A', 'B', 'C', 'D'] sizes = [15, 30, 45, 10] # Crear el gráfico de pastel plt.pie(sizes, labels=labels, autopct='%1.1f%%') # Mostrar el gráfico plt.show()
Gráfico de Histograma
Los histogramas son útiles para mostrar la distribución de un conjunto de datos.
import matplotlib.pyplot as plt # Datos data = [1, 2, 2, 3, 3, 3, 4, 4, 4, 4, 5, 5, 5, 5, 5] # Crear el histograma plt.hist(data, bins=5) # Mostrar el gráfico plt.show()
Ejercicios Prácticos
Ejercicio 1: Gráfico de Líneas
Crea un gráfico de líneas con los siguientes datos:
- x: [0, 1, 2, 3, 4, 5]
- y: [0, 1, 4, 9, 16, 25]
Solución:
import matplotlib.pyplot as plt # Datos x = [0, 1, 2, 3, 4, 5] y = [0, 1, 4, 9, 16, 25] # Crear el gráfico plt.plot(x, y) # Mostrar el gráfico plt.show()
Ejercicio 2: Gráfico de Barras
Crea un gráfico de barras con los siguientes datos:
- Categorías: ['Python', 'Java', 'C++', 'Ruby']
- Valores: [50, 30, 20, 10]
Solución:
import matplotlib.pyplot as plt # Datos categories = ['Python', 'Java', 'C++', 'Ruby'] values = [50, 30, 20, 10] # Crear el gráfico plt.bar(categories, values) # Mostrar el gráfico plt.show()
Ejercicio 3: Subplots
Crea dos subplots en una figura. El primer subplot debe ser un gráfico de líneas y el segundo un gráfico de dispersión con los siguientes datos:
- x: [1, 2, 3, 4, 5]
- y1: [2, 4, 6, 8, 10]
- y2: [1, 3, 5, 7, 9]
Solución:
import matplotlib.pyplot as plt
# Datos
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y1 = [2, 4, 6, 8, 10]
y2 = [1, 3, 5, 7, 9]
# Crear subplots
fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2)
# Primer subplot
ax1.plot(x, y1)
ax1.set_title('Gráfico de Líneas')
# Segundo subplot
ax2.scatter(x, y2)
ax2.set_title('Gráfico de Dispersión')
# Mostrar los subplots
plt.show()Conclusión
En esta sección, has aprendido a utilizar Matplotlib para crear una variedad de gráficos y visualizaciones de datos. Desde gráficos de líneas y barras hasta gráficos de pastel e histogramas, Matplotlib ofrece una amplia gama de opciones para visualizar tus datos de manera efectiva. Además, has aprendido a personalizar tus gráficos y a crear subplots para mostrar múltiples gráficos en una sola figura. Con estos conocimientos, estás bien preparado para explorar y comunicar tus datos de manera visual.
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- Introducción a Python
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