Biblioteca de Python Matplotlib | Visualización y Análisis de Datos

Introducción

Matplotlib es una biblioteca de Python que permite al usuario crear diferentes tipos de gráficos y diagramas. Se utiliza en la visualización y análisis de datos. En este laboratorio, aprenderemos cómo crear un objeto PathPatch utilizando la API de Matplotlib.

Consejos sobre la VM

Una vez finalizada la inicialización de 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 sus comentarios después de la sesión y lo resolveremos rápidamente para usted.

Skills Graph

%%%%{init: {'theme':'neutral'}}%%%% flowchart RL python(("Python")) -.-> python/ModulesandPackagesGroup(["Modules and Packages"]) python(("Python")) -.-> python/DataScienceandMachineLearningGroup(["Data Science and Machine Learning"]) matplotlib(("Matplotlib")) -.-> matplotlib/BasicConceptsGroup(["Basic Concepts"]) python(("Python")) -.-> python/DataStructuresGroup(["Data Structures"]) matplotlib(("Matplotlib")) -.-> matplotlib/PlotCustomizationGroup(["Plot Customization"]) matplotlib(("Matplotlib")) -.-> matplotlib/PlottingDataGroup(["Plotting Data"]) python(("Python")) -.-> python/FunctionsGroup(["Functions"]) matplotlib/BasicConceptsGroup -.-> matplotlib/importing_matplotlib("Importing Matplotlib") matplotlib/BasicConceptsGroup -.-> matplotlib/figures_axes("Understanding Figures and Axes") matplotlib/PlottingDataGroup -.-> matplotlib/line_plots("Line Plots") python/DataStructuresGroup -.-> python/lists("Lists") python/DataStructuresGroup -.-> python/tuples("Tuples") python/FunctionsGroup -.-> python/build_in_functions("Build-in Functions") matplotlib/PlotCustomizationGroup -.-> matplotlib/grid_config("Grid Configuration") python/ModulesandPackagesGroup -.-> python/importing_modules("Importing Modules") python/DataScienceandMachineLearningGroup -.-> python/data_visualization("Data Visualization") subgraph Lab Skills matplotlib/importing_matplotlib -.-> lab-48854{{"Creación de objetos PathPatch con Matplotlib"}} matplotlib/figures_axes -.-> lab-48854{{"Creación de objetos PathPatch con Matplotlib"}} matplotlib/line_plots -.-> lab-48854{{"Creación de objetos PathPatch con Matplotlib"}} python/lists -.-> lab-48854{{"Creación de objetos PathPatch con Matplotlib"}} python/tuples -.-> lab-48854{{"Creación de objetos PathPatch con Matplotlib"}} python/build_in_functions -.-> lab-48854{{"Creación de objetos PathPatch con Matplotlib"}} matplotlib/grid_config -.-> lab-48854{{"Creación de objetos PathPatch con Matplotlib"}} python/importing_modules -.-> lab-48854{{"Creación de objetos PathPatch con Matplotlib"}} python/data_visualization -.-> lab-48854{{"Creación de objetos PathPatch con Matplotlib"}} end

Importar bibliotecas

Necesitamos importar las bibliotecas necesarias para este laboratorio.

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.patches as mpatches
import matplotlib.path as mpath

Definir datos de ruta

Definimos los datos de ruta en este paso. Los datos de ruta son una secuencia de tuplas que especifican los vértices y los códigos de la ruta. Utilizamos la clase mpath.Path para crear un objeto Path a partir de estos datos.

Path = mpath.Path
path_data = [
    (Path.MOVETO, (1.58, -2.57)),
    (Path.CURVE4, (0.35, -1.1)),
    (Path.CURVE4, (-1.75, 2.0)),
    (Path.CURVE4, (0.375, 2.0)),
    (Path.LINETO, (0.85, 1.15)),
    (Path.CURVE4, (2.2, 3.2)),
    (Path.CURVE4, (3, 0.05)),
    (Path.CURVE4, (2.0, -0.5)),
    (Path.CLOSEPOLY, (1.58, -2.57)),
    ]
codes, verts = zip(*path_data)
path = mpath.Path(verts, codes)

Crear objeto PathPatch

En este paso, creamos un objeto PathPatch utilizando el objeto de ruta que creamos en el paso anterior. Este objeto se utiliza para rellenar el área encerrada por la ruta. También podemos establecer el color y la transparencia del recuadro.

patch = mpatches.PathPatch(path, facecolor='r', alpha=0.5)

Agregar PathPatch al gráfico

Ahora, agregamos el objeto de recuadro al gráfico utilizando el método add_patch del objeto de ejes.

fig, ax = plt.subplots()
ax.add_patch(patch)

Graficar puntos de control y líneas de conexión

En este paso, graficamos los puntos de control y las líneas de conexión de la ruta utilizando el método plot del objeto de ejes.

x, y = zip(*path.vertices)
line, = ax.plot(x, y, 'go-')

Personalizar el gráfico

Finalmente, personalizamos el gráfico agregando una cuadrícula y igualando los ejes.

ax.grid()
ax.axis('equal')
plt.show()

Resumen

En este laboratorio, aprendimos cómo crear un objeto PathPatch utilizando la API de Matplotlib. Definimos los datos de la ruta, creamos un objeto Path y lo utilizamos para crear un objeto PathPatch que agregamos al gráfico. También graficamos los puntos de control y las líneas de conexión de la ruta y personalizamos el gráfico agregando una cuadrícula y igualando los ejes.