Técnicas de visualización con Matplotlib para el análisis de datos

Introducción

En este laboratorio, aprenderá a usar la biblioteca Matplotlib para crear varios gráficos. Matplotlib es una biblioteca de Python utilizada para visualizar datos. Está construida sobre las bibliotecas NumPy y SciPy y le permite crear una amplia variedad de visualizaciones, como diagramas de líneas, diagramas de dispersión y diagramas de barras.

Consejos sobre la VM

Una vez que se haya iniciado 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 lo resolveremos rápidamente para usted.

Importar las bibliotecas Matplotlib y Numpy

Antes de poder comenzar a crear gráficos, necesitamos importar las bibliotecas Matplotlib y Numpy. Esto lo podemos hacer ejecutando el siguiente código:

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

Crear un diagrama de líneas simple

En este paso, crearemos un diagrama de líneas simple utilizando Matplotlib. Comenzaremos generando algunos datos para graficar utilizando la función linspace() de NumPy y la función cos(). Luego, utilizaremos la función plot() para crear el gráfico.

t = np.linspace(0.0, 1.0, 100)
s = np.cos(4 * np.pi * t) + 2

plt.plot(t, s)
plt.show()

Personalizar el gráfico

En este paso, personalizaremos el gráfico agregando etiquetas a los ejes x e y, y un título al gráfico.

plt.plot(t, s)

plt.xlabel('tiempo (s)')
plt.ylabel('Velocidad (grados/seg)')
plt.title('Onda Coseno')
plt.show()

Crear un diagrama de dispersión

En este paso, crearemos un diagrama de dispersión utilizando Matplotlib. Comenzaremos generando algunos datos aleatorios para graficar utilizando la función random() de NumPy. Luego, utilizaremos la función scatter() para crear el gráfico.

x = np.random.randn(100)
y = np.random.randn(100)

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

Crear un gráfico de barras

En este paso, crearemos un gráfico de barras utilizando Matplotlib. Comenzaremos generando algunos datos para graficar utilizando la función random() de NumPy. Luego, utilizaremos la función bar() para crear el gráfico.

x = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E']
y = np.random.randint(1, 10, 5)

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

Resumen

En este laboratorio, aprendiste los conceptos básicos de cómo utilizar Matplotlib para crear varios tipos de gráficos, como gráficos de líneas, gráficos de dispersión y gráficos de barras. También aprendiste cómo personalizar los gráficos agregando etiquetas a los ejes x e y, y títulos al gráfico. Con estas habilidades, ahora puedes crear tus propios gráficos para visualizar tus datos.