Prefacio de PGF Sgskip

Introducción

En este laboratorio, aprenderá a usar la biblioteca Matplotlib de Python para crear gráficos y diagramas. Matplotlib es una biblioteca poderosa que le permite crear una amplia variedad de visualizaciones, desde simples gráficos de líneas hasta complejas mapas de calor. Al final de este laboratorio, tendrá una buena comprensión de cómo usar Matplotlib para crear visualizaciones básicas.

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 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 sus comentarios después de la sesión y lo resolveremos rápidamente para usted.

Instalar Matplotlib

Antes de poder comenzar a usar Matplotlib, debemos instalarla. Puedes instalar Matplotlib usando pip, que es un administrador de paquetes para Python. Abre tu terminal o línea de comandos y escribe el siguiente comando:

pip install matplotlib

Importar Matplotlib

Una vez que hayas instalado Matplotlib, puedes importarla en tu código de Python. Para importar Matplotlib, agrega la siguiente línea al principio de tu script de Python:

import matplotlib.pyplot as plt

Crear un gráfico de línea simple

Comencemos creando un gráfico de línea simple. En este ejemplo, graficaremos las funciones seno y coseno en el intervalo [0, 2π].

import numpy as np

x = np.linspace(0, 2*np.pi, 100)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)

plt.plot(x, y1, label='sin')
plt.plot(x, y2, label='cos')
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')
plt.title('Sine and Cosine Functions')
plt.legend()
plt.show()

Personalizar el gráfico

Puedes personalizar el gráfico cambiando los colores, los estilos de línea y los marcadores. Aquí hay un ejemplo:

plt.plot(x, y1, 'r--', label='sin')
plt.plot(x, y2, 'g:', label='cos')
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')
plt.title('Sine and Cosine Functions')
plt.legend()
plt.show()

Crear un gráfico de dispersión

Además de los gráficos de línea, Matplotlib también puede crear gráficos de dispersión. Aquí hay un ejemplo:

x = np.random.rand(50)
y = np.random.rand(50)
colors = np.random.rand(50)
sizes = 500 * np.random.rand(50)

plt.scatter(x, y, c=colors, s=sizes)
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')
plt.title('Scatter Plot')
plt.show()

Crear un gráfico de barras

Matplotlib también puede crear gráficos de barras. Aquí hay un ejemplo:

x = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E']
y = [3, 7, 1, 9, 4]

plt.bar(x, y)
plt.xlabel('Category')
plt.ylabel('Value')
plt.title('Bar Plot')
plt.show()

Resumen

En este laboratorio, aprendiste cómo usar Matplotlib para crear visualizaciones básicas, incluyendo gráficos de línea, gráficos de dispersión y gráficos de barras. También aprendiste cómo personalizar los gráficos cambiando colores, estilos de línea y marcadores. Matplotlib es una biblioteca poderosa que te permite crear una amplia variedad de visualizaciones, y con práctica, puedes crear visualizaciones aún más complejas.