Crear subgráficos adyacentes

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.