Creando ejes insertados

Introducción

Matplotlib es una poderosa biblioteca de visualización de datos en Python. Proporciona una variedad de gráficos y diagramas para visualizar datos de manera significativa. En este laboratorio, aprenderemos cómo crear ejes insertados dentro de los ejes principales del gráfico utilizando fig.add_axes en Matplotlib.

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 su retroalimentación después de la sesión y resolveremos el problema rápidamente para usted.

Importar las bibliotecas necesarias

Comenzamos importando las bibliotecas necesarias, que incluyen Matplotlib y NumPy.

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

Generar datos

En este paso, generamos algunos datos para utilizar en el gráfico. Crearemos un ruido coloreado gaussiano utilizando la función convolve de NumPy y lo graficaremos utilizando Matplotlib.

np.random.seed(19680801)
dt = 0.001
t = np.arange(0.0, 10.0, dt)
r = np.exp(-t[:1000] / 0.05)
x = np.random.randn(len(t))
s = np.convolve(x, r)[:len(x)] * dt

fig, main_ax = plt.subplots()
main_ax.plot(t, s)

Establecer límites y etiquetas

En este paso, establecemos los límites y las etiquetas para los ejes principales del gráfico.

main_ax.set_xlim(0, 1)
main_ax.set_ylim(1.1 * np.min(s), 2 * np.max(s))
main_ax.set_xlabel('time (s)')
main_ax.set_ylabel('current (nA)')
main_ax.set_title('Gaussian colored noise')

Crear ejes insertados

En este paso, creamos dos ejes insertados dentro de los ejes principales del gráfico utilizando fig.add_axes. Uno mostrará un histograma de los datos y el otro mostrará la respuesta impulso.

## Create right inset axes
right_inset_ax = fig.add_axes([.65,.6,.2,.2], facecolor='k')
right_inset_ax.hist(s, 400, density=True)
right_inset_ax.set(title='Probabilidad', xticks=[], yticks=[])

## Create left inset axes
left_inset_ax = fig.add_axes([.2,.6,.2,.2], facecolor='k')
left_inset_ax.plot(t[:len(r)], r)
left_inset_ax.set(title='Respuesta impulso', xlim=(0,.2), xticks=[], yticks=[])

Mostrar el gráfico

En este paso, mostramos el gráfico utilizando la función plt.show().

plt.show()

Resumen

En este laboratorio, aprendimos cómo crear ejes insertados dentro de los ejes principales del gráfico utilizando fig.add_axes en Matplotlib. Generamos datos, establecimos límites y etiquetas, creamos dos ejes insertados y mostramos el gráfico. Esta técnica puede ser útil cuando queremos ampliar una área específica del gráfico o mostrar información adicional relacionada con los datos.