Tutorial de la interfaz Pyplot de Matplotlib

Introducción

Este tutorial ofrece una guía paso a paso para utilizar la interfaz pyplot en Matplotlib. El módulo pyplot es una colección de funciones que hace que Matplotlib funcione como MATLAB, lo que te permite crear y personalizar fácilmente gráficos. Este tutorial asume que tienes un conocimiento básico de Matplotlib y sus conceptos.

Consejos sobre la VM

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A veces, es posible que tengas que esperar unos segundos a que Jupyter Notebook termine de cargarse. La validación de 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.

Generando un gráfico simple

Para comenzar, generemos un gráfico simple utilizando la función plot en pyplot. En este ejemplo, graficaremos una gráfica de líneas con los valores de y [1, 2, 3, 4]:

import matplotlib.pyplot as plt

plt.plot([1, 2, 3, 4])
plt.ylabel('some numbers')
plt.show()

Explicación:

• Importamos el módulo pyplot de matplotlib y lo aliasamos como plt.
• La función plot se utiliza para generar una gráfica de líneas. Al proporcionar una sola lista de valores de y, los valores de x se generan automáticamente como [0, 1, 2, 3], ya que los rangos de Python comienzan en 0.
• La función ylabel establece la etiqueta para el eje y.
• Finalmente, la función show muestra el gráfico.

Formateando el estilo del gráfico

A continuación, personalicemos el estilo de nuestro gráfico. Podemos utilizar el tercer argumento opcional de la función plot para especificar la cadena de formato, que indica el color y el tipo de línea del gráfico. Por ejemplo, grafiquemos la misma gráfica de líneas con círculos rojos:

plt.plot([1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16], 'ro')
plt.axis([0, 6, 0, 20])
plt.show()

Explicación:

• Utilizamos la cadena de formato 'ro' para indicar círculos rojos para el gráfico.
• La función axis se utiliza para establecer la ventana de visualización de los ejes, especificando el rango de valores para los ejes x e y.

Graficando múltiples líneas

También podemos graficar múltiples líneas con diferentes estilos en una llamada a la función utilizando arrays. Grafiquemos tres líneas: una línea roja discontinua, cuadrados azules y triángulos verdes:

import numpy as np

t = np.arange(0., 5., 0.2)

plt.plot(t, t, 'r--', t, t**2, 'bs', t, t**3, 'g^')
plt.show()

Explicación:

• Utilizamos el módulo numpy para crear un array t con valores de tiempo muestreados uniformemente.
• La función plot se llama con tres pares de valores x e y, seguidos de las cadenas de formato 'r--' (línea roja discontinua), 'bs' (cuadrados azules) y 'g^' (triángulos verdes).

Graficando con variables categóricas

Matplotlib te permite crear gráficos utilizando variables categóricas. Vamos a crear un gráfico de barras, un diagrama de dispersión y un gráfico de líneas con variables categóricas:

names = ['group_a', 'group_b', 'group_c']
values = [1, 10, 100]

plt.figure(figsize=(9, 3))

plt.subplot(131)
plt.bar(names, values)
plt.subplot(132)
plt.scatter(names, values)
plt.subplot(133)
plt.plot(names, values)

plt.suptitle('Categorical Plotting')
plt.show()

Explicación:

• Creamos una lista names con tres valores categóricos y una lista values que representa sus valores correspondientes.
• Se llama a la función figure para crear una nueva figura con un tamaño especificado.
• Utilizamos la función subplot para crear una cuadrícula de subgráficos. En este ejemplo, creamos tres subgráficos, cada uno con un tipo de gráfico diferente: gráfico de barras, diagrama de dispersión y gráfico de líneas.
• La función suptitle se utiliza para establecer el título superior de la figura.

Personalizando propiedades de líneas

Matplotlib te permite personalizar varias propiedades de líneas, como el ancho de línea, el estilo de trazos discontinúos y el color. Veamos algunos métodos para establecer propiedades de líneas:

x = np.arange(0, 5, 0.1)
line, = plt.plot(x, np.sin(x), '-')

## Utilizando el método setter de la instancia Line2D
line.set_linewidth(2.0)  ## Establece la propiedad de ancho de línea de la línea en 2.0

## Utilizando la función setp de pyplot
plt.setp(line, color='r', linewidth=2.0)  ## Establece las propiedades de color y ancho de línea utilizando la función setp

plt.show()

Explicación:

• Creamos un array x y calculamos los valores correspondientes de y utilizando la función np.sin.
• Se llama a la función plot para crear un gráfico de líneas.
• Utilizamos el método set de la instancia Line2D para establecer la propiedad de ancho de línea de la línea en 2.0.
• Alternativamente, podemos utilizar la función setp para establecer múltiples propiedades de la línea, como el color y el ancho de línea, utilizando argumentos de palabras clave.

Resumen

En este tutorial, aprendimos cómo utilizar la interfaz pyplot en Matplotlib para crear y personalizar gráficos. Cubrimos la generación de gráficos simples, el formateo del estilo de los gráficos, la representación de múltiples líneas, el uso de variables categóricas y la personalización de las propiedades de las líneas. Al utilizar estas funcionalidades, puedes crear varios tipos de gráficos para visualizar tus datos de manera efectiva.