Personalizar los valores predeterminados de Matplotlib para una visualización óptima

Introducción

Esta práctica te guiará a través del proceso de personalizar .rcParams en tiempo real utilizando Python Matplotlib. Aprenderás cómo definir funciones en un módulo personalizado que establecen los valores predeterminados para las figuras, y cómo utilizar estos valores predeterminados para crear diferentes conjuntos de valores predeterminados para las figuras, como uno para publicaciones y otro para exploración interactiva.

Consejos sobre la VM

Una vez finalizada la inicialización de la VM, haz clic en la esquina superior izquierda para cambiar a la pestaña Cuaderno y acceder a Jupyter Notebook para practicar.

A veces, es posible que tengas 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 tienes problemas durante el aprendizaje, no dudes en preguntar a Labby. Proporciona retroalimentación después de la sesión y resolveremos rápidamente el problema para ti.

Crea una función para establecer parámetros predeterminados

Para crear una función que establezca los parámetros predeterminados para tus figuras, puedes utilizar el método rcParams.update(). Este método toma un diccionario de nombres y valores de parámetros, y actualiza los valores predeterminados actuales con los nuevos. Aquí te presento un ejemplo de una función que establece algunos parámetros predeterminados para figuras destinadas a publicaciones:

def set_pub():
    rcParams.update({
        "font.weight": "bold",  ## fuentes en negrita
        "tick.labelsize": 15,   ## etiquetas de los ejes con tamaño grande
        "lines.linewidth": 1,   ## líneas gruesas
        "lines.color": "k",     ## líneas negras
        "grid.color": "0.5",    ## líneas de cuadrícula en gris
        "grid.linestyle": "-",  ## líneas de cuadrícula sólidas
        "grid.linewidth": 0.5,  ## líneas de cuadrícula delgadas
        "savefig.dpi": 300,     ## salida con mayor resolución.
    })

Personaliza parámetros predeterminados

Para personalizar los parámetros predeterminados para una figura específica, puedes utilizar nuevamente el método rcParams.update(). Esta vez, pasarás un diccionario de nombres y valores de parámetros que quieres establecer para esa figura. Aquí te presento un ejemplo que establece algunos parámetros predeterminados para una figura específica:

import matplotlib.pyplot as plt

plt.rcParams.update({
    "font.weight": "bold",
    "xtick.major.size": 5,
    "xtick.major.pad": 7,
    "xtick.labelsize": 15,
    "grid.color": "0.5",
    "grid.linestyle": "-",
    "grid.linewidth": 5,
    "lines.linewidth": 2,
    "lines.color": "g",
})

Crea subgráficos

Para crear subgráficos en Matplotlib, puedes utilizar el método subplot(). Este método toma tres argumentos: el número de filas, el número de columnas y el número del gráfico. Aquí te presento un ejemplo que crea tres subgráficos:

plt.subplot(311)
plt.plot([1, 2, 3])

plt.subplot(312)
plt.plot([1, 2, 3])
plt.grid(True)

plt.subplot(313)
plt.plot([1, 2, 3])
plt.grid(True)

Muestra la figura

Para mostrar la figura, puedes utilizar el método show(). Aquí te presento un ejemplo:

plt.show()

Restablece los parámetros predeterminados

Para restablecer los parámetros predeterminados a sus valores originales, puedes utilizar el método rcdefaults(). Aquí te presento un ejemplo:

plt.rcdefaults()

Resumen

En este laboratorio, aprendiste cómo personalizar .rcParams en el momento utilizando Matplotlib de Python. Aprendiste cómo definir funciones que establecen los parámetros predeterminados para tus figuras, cómo personalizar los parámetros predeterminados para una figura específica, cómo crear subgráficos, cómo mostrar la figura y cómo restablecer los parámetros predeterminados a sus valores originales. Con estas habilidades, puedes crear figuras personalizadas para tus publicaciones y exploraciones interactivas.

Personalizar los valores predeterminados de Matplotlib con Python