Demo de diseño ajustado (Tight Layout)

Introducción

Este laboratorio está diseñado para proporcionar una guía paso a paso para el uso de Matplotlib, una biblioteca de Python para crear visualizaciones. Matplotlib es una herramienta popular de visualización de datos en las comunidades científicas e ingenieriles. Este tutorial lo guiará a través del proceso de creación de visualizaciones utilizando Matplotlib.

Consejos para la MV

Después de que la máquina virtual (VM) haya terminado de iniciar, haga clic en la esquina superior izquierda para cambiar a la pestaña Notebook y acceder a Jupyter Notebook para practicar.

A veces, es posible que deba esperar unos segundos para que Jupyter Notebook termine de cargar. La validación de las operaciones no se puede automatizar debido a las limitaciones de Jupyter Notebook.

Si encuentra problemas durante el aprendizaje, no dude en preguntar a Labby. Proporcione comentarios después de la sesión y resolveremos rápidamente el problema para usted.

Importación de Matplotlib

Antes de poder comenzar a crear visualizaciones, necesitamos importar Matplotlib.

import matplotlib.pyplot as plt

Aquí, estamos importando el módulo pyplot de Matplotlib y lo estamos renombrando como plt. Esta es una convención común en la comunidad de Matplotlib.

Creación de un gráfico simple

Ahora que hemos importado Matplotlib, podemos comenzar a crear visualizaciones. Comencemos creando un gráfico simple.

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 6, 8, 10]

plt.plot(x, y)
plt.show()

Aquí, estamos creando dos listas x e y que contienen los valores de x e y para nuestro gráfico. Luego, usamos la función plot para crear un gráfico de línea de x e y. Finalmente, usamos la función show para mostrar el gráfico.

Personalización del gráfico

Ahora que tenemos un gráfico básico, personalicémoslo.

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 6, 8, 10]

plt.plot(x, y, color='red', marker='o')
plt.title('My Plot')
plt.xlabel('X Axis Label')
plt.ylabel('Y Axis Label')
plt.show()

Aquí, hemos agregado algunas personalizaciones a nuestro gráfico. Hemos cambiado el color de la línea a rojo y agregado marcadores circulares a cada punto de datos. También hemos agregado un título y etiquetas de eje a nuestro gráfico.

Creación de múltiples gráficos

También podemos crear múltiples gráficos en la misma figura.

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y1 = [2, 4, 6, 8, 10]
y2 = [1, 3, 5, 7, 9]

plt.subplot(1, 2, 1)
plt.plot(x, y1)
plt.title('Plot 1')

plt.subplot(1, 2, 2)
plt.plot(x, y2)
plt.title('Plot 2')

plt.show()

Aquí, estamos usando la función subplot para crear dos gráficos uno al lado del otro en la misma figura. Pasamos tres argumentos a subplot: el número de filas, el número de columnas y el número del gráfico. Luego, creamos un gráfico en cada subgráfico.

Guardar el gráfico

Una vez que hemos creado un gráfico, podemos guardarlo en un archivo.

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 6, 8, 10]

plt.plot(x, y)
plt.title('My Plot')
plt.xlabel('X Axis Label')
plt.ylabel('Y Axis Label')
plt.savefig('my_plot.png')

Aquí, estamos usando la función savefig para guardar nuestro gráfico en un archivo llamado my_plot.png.

Resumen

En este laboratorio, hemos aprendido cómo usar Matplotlib para crear visualizaciones en Python. Comenzamos importando Matplotlib y creando un gráfico simple. Luego, personalizamos nuestro gráfico cambiando el color y agregando un título y etiquetas de eje. También aprendimos cómo crear múltiples gráficos en la misma figura y cómo guardar nuestros gráficos en un archivo.