Matplotlib Python | Tutoriales de visualización de datos

Introducción

Matplotlib es una popular biblioteca de visualización de datos en Python. Esta práctica te guiará a través del proceso de creación de cajas con diferentes propiedades visuales.

Consejos sobre la VM

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Si tienes problemas durante el aprendizaje, no dudes en preguntar a Labby. Proporciona retroalimentación después de la sesión y resolveremos el problema para ti de inmediato.

Importar bibliotecas y obtener estilos de caja

En este paso, importaremos las bibliotecas necesarias y obtendremos los estilos de caja que usaremos para la representación gráfica.

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.patches as mpatch
from matplotlib.patches import FancyBboxPatch
import matplotlib.transforms as mtransforms
import inspect

styles = mpatch.BoxStyle.get_styles()

Representar cajas de muestra con fancybox

En este paso, representaremos cajas de muestra con fancybox utilizando los estilos de caja que obtuvimos en el paso 1.

ncol = 2
nrow = (len(styles) + 1) // ncol
axs = (plt.figure(figsize=(3 * ncol, 1 + nrow))
     .add_gridspec(1 + nrow, ncol, wspace=.5).subplots())

for ax in axs.flat:
    ax.set_axis_off()

for ax in axs[0, :]:
    ax.text(.2,.5, "boxstyle",
            transform=ax.transAxes, size="large", color="tab:blue",
            horizontalalignment="right", verticalalignment="center")
    ax.text(.4,.5, "parámetros predeterminados",
            transform=ax.transAxes,
            horizontalalignment="left", verticalalignment="center")

for ax, (stylename, stylecls) in zip(axs[1:, :].T.flat, styles.items()):
    ax.text(.2,.5, stylename, bbox=dict(boxstyle=stylename, fc="w", ec="k"),
            transform=ax.transAxes, size="large", color="tab:blue",
            horizontalalignment="right", verticalalignment="center")
    ax.text(.4,.5, str(inspect.signature(stylecls))[1:-1].replace(", ", "\n"),
            transform=ax.transAxes,
            horizontalalignment="left", verticalalignment="center")

Mostrar múltiples cajas con estilo al mismo tiempo

En este paso, mostraremos múltiples cajas con estilo al mismo tiempo con diferentes propiedades visuales.

def add_fancy_patch_around(ax, bb, **kwargs):
    fancy = FancyBboxPatch(bb.p0, bb.width, bb.height,
                           fc=(1, 0.8, 1, 0.5), ec=(1, 0.5, 1, 0.5),
                           **kwargs)
    ax.add_patch(fancy)
    return fancy


def draw_control_points_for_patches(ax):
    for patch in ax.patches:
        patch.axes.plot(*patch.get_path().vertices.T, ".",
                        c=patch.get_edgecolor())


fig, axs = plt.subplots(2, 2, figsize=(8, 8))

bb = mtransforms.Bbox([[0.3, 0.4], [0.7, 0.6]])

ax = axs[0, 0]
fancy = add_fancy_patch_around(ax, bb, boxstyle="round,pad=0.1")
ax.set(xlim=(0, 1), ylim=(0, 1), aspect=1,
       title='boxstyle="round,pad=0.1"')

ax = axs[0, 1]
fancy = add_fancy_patch_around(ax, bb, boxstyle="round,pad=0.1")
fancy.set_boxstyle("round,pad=0.1,rounding_size=0.2")
ax.set(xlim=(0, 1), ylim=(0, 1), aspect=1,
       title='boxstyle="round,pad=0.1,rounding_size=0.2"')

ax = axs[1, 0]
fancy = add_fancy_patch_around(
    ax, bb, boxstyle="round,pad=0.1", mutation_scale=2)
ax.set(xlim=(0, 1), ylim=(0, 1), aspect=1,
       title='boxstyle="round,pad=0.1"\n mutation_scale=2')

ax = axs[1, 1]
fancy = add_fancy_patch_around(ax, bb, boxstyle="round,pad=0.2")
fancy.set(facecolor="none", edgecolor="green")
fancy = add_fancy_patch_around(
    ax, bb, boxstyle="round,pad=0.3", mutation_aspect=0.5)
ax.set(xlim=(-.5, 1.5), ylim=(0, 1), aspect=2,
       title='boxstyle="round,pad=0.3"\nmutation_aspect=.5')

for ax in axs.flat:
    draw_control_points_for_patches(ax)
    fancy = add_fancy_patch_around(ax, bb, boxstyle="square,pad=0")
    fancy.set(edgecolor="black", facecolor="none", zorder=10)

fig.tight_layout()

plt.show()

Conclusión

En esta práctica, aprendimos cómo crear cajas con estilo con diferentes propiedades visuales utilizando Matplotlib.

Resumen

Matplotlib es una popular biblioteca de visualización de datos en Python. Podemos crear cajas con estilo con diferentes propiedades visuales utilizando la clase FancyBboxPatch en Matplotlib. Al modificar el boxstyle y sus atributos, podemos crear diferentes tipos de cajas con estilo que se adapten a nuestras necesidades.

Dibujando cajas con estilo con Matplotlib