Introducción
En la visualización de datos, a menudo es útil crear múltiples gráficos que comparten un eje común. Esto se puede lograr utilizando la función subplots en Matplotlib. En este tutorial, aprenderemos a crear subgráficos adyacentes que comparten un eje x común.
Consejos sobre la VM
Una vez finalizada la inicialización de la VM, haga clic en la esquina superior izquierda para cambiar a la pestaña Cuaderno y acceder a Jupyter Notebook para practicar.
A veces, es posible que tenga que esperar unos segundos a que Jupyter Notebook termine de cargarse. La validación de las operaciones no se puede automatizar debido a las limitaciones de Jupyter Notebook.
Si tiene problemas durante el aprendizaje, no dude en preguntar a Labby. Deje sus comentarios después de la sesión y lo resolveremos rápidamente para usted.
Importar bibliotecas
Comenzamos importando las bibliotecas necesarias: numpy y matplotlib.pyplot.
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
Generar datos
Generamos algunos datos de muestra para graficar. Aquí, usamos la biblioteca numpy para generar tres arrays de datos.
t = np.arange(0.0, 2.0, 0.01)
s1 = np.sin(2 * np.pi * t)
s2 = np.exp(-t)
s3 = s1 * s2
Crear subgráficos
Creamos tres subgráficos utilizando la función subplots en Matplotlib. Establecemos el parámetro sharex en True para asegurar que los subgráficos compartan un eje x común. También eliminamos el espacio vertical entre los subgráficos utilizando la función subplots_adjust.
fig, axs = plt.subplots(3, 1, sharex=True)
fig.subplots_adjust(hspace=0)
Graficar datos
Graficamos los datos en cada subgráfico y establecemos los valores y límites de las marcas de graduación en y para cada gráfico.
axs[0].plot(t, s1)
axs[0].set_yticks(np.arange(-0.9, 1.0, 0.4))
axs[0].set_ylim(-1, 1)
axs[1].plot(t, s2)
axs[1].set_yticks(np.arange(0.1, 1.0, 0.2))
axs[1].set_ylim(0, 1)
axs[2].plot(t, s3)
axs[2].set_yticks(np.arange(-0.9, 1.0, 0.4))
axs[2].set_ylim(-1, 1)
Mostrar el gráfico
Mostramos el gráfico utilizando la función show en Matplotlib.
plt.show()
Resumen
En este tutorial, aprendimos cómo crear subgráficos adyacentes que comparten un eje x común utilizando la función subplots en Matplotlib. También aprendimos cómo establecer los valores y límites de las marcas de graduación en y para cada gráfico. Esta técnica es útil en la visualización de datos para comparar múltiples conjuntos de datos que comparten un eje común.