Matplotlib: Hacer espacio para la etiqueta del eje y

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💡 Este tutorial está traducido por IA desde la versión en inglés. Para ver la versión original, puedes hacer clic aquí

Introducción

Matplotlib es una biblioteca de visualización de datos en Python que ofrece una variedad de herramientas y técnicas para crear gráficos visualmente atractivos. A veces, es necesario hacer espacio para la etiqueta y para evitar la superposición o la truncación del texto. Esta práctica te mostrará cómo usar el módulo axes_grid para hacer espacio para la etiqueta y en Matplotlib.

Consejos sobre la VM

Una vez finalizada la inicialización de la VM, haz clic en la esquina superior izquierda para cambiar a la pestaña Cuaderno y acceder a Jupyter Notebook para practicar.

A veces, es posible que tengas 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 tienes problemas durante el aprendizaje, no dudes en preguntar a Labby. Proporciona retroalimentación después de la sesión y te resolveremos el problema inmediatamente.


Skills Graph

%%%%{init: {'theme':'neutral'}}%%%% flowchart RL python(("Python")) -.-> python/DataScienceandMachineLearningGroup(["Data Science and Machine Learning"]) matplotlib(("Matplotlib")) -.-> matplotlib/BasicConceptsGroup(["Basic Concepts"]) python(("Python")) -.-> python/DataStructuresGroup(["Data Structures"]) python(("Python")) -.-> python/ModulesandPackagesGroup(["Modules and Packages"]) matplotlib/BasicConceptsGroup -.-> matplotlib/importing_matplotlib("Importing Matplotlib") matplotlib/BasicConceptsGroup -.-> matplotlib/figures_axes("Understanding Figures and Axes") python/DataStructuresGroup -.-> python/lists("Lists") python/DataStructuresGroup -.-> python/tuples("Tuples") python/ModulesandPackagesGroup -.-> python/importing_modules("Importing Modules") python/ModulesandPackagesGroup -.-> python/using_packages("Using Packages") python/DataScienceandMachineLearningGroup -.-> python/data_visualization("Data Visualization") subgraph Lab Skills matplotlib/importing_matplotlib -.-> lab-48817{{"Matplotlib: Hacer espacio para la etiqueta del eje y"}} matplotlib/figures_axes -.-> lab-48817{{"Matplotlib: Hacer espacio para la etiqueta del eje y"}} python/lists -.-> lab-48817{{"Matplotlib: Hacer espacio para la etiqueta del eje y"}} python/tuples -.-> lab-48817{{"Matplotlib: Hacer espacio para la etiqueta del eje y"}} python/importing_modules -.-> lab-48817{{"Matplotlib: Hacer espacio para la etiqueta del eje y"}} python/using_packages -.-> lab-48817{{"Matplotlib: Hacer espacio para la etiqueta del eje y"}} python/data_visualization -.-> lab-48817{{"Matplotlib: Hacer espacio para la etiqueta del eje y"}} end

Importar bibliotecas y crear una figura

El primer paso es importar las bibliotecas necesarias y crear una figura. Usamos el módulo matplotlib.pyplot para crear una figura y el módulo mpl_toolkits.axes_grid1 para hacer espacio para la etiqueta y.

import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.axes_grid1 import make_axes_locatable
from mpl_toolkits.axes_grid1.axes_divider import make_axes_area_auto_adjustable

fig = plt.figure()
ax = fig.add_axes([0, 0, 1, 1])

Establecer marcas y etiquetas en el eje y

En este paso, establecemos las marcas y etiquetas en el eje y. Usamos el método set_yticks para establecer la ubicación de la marca en el eje y y el parámetro labels para establecer la etiqueta de la marca en el eje y.

ax.set_yticks([0.5], labels=["very long label"])

Hacer espacio para la etiqueta del eje y

Ahora, usamos el método make_axes_area_auto_adjustable para hacer espacio para la etiqueta del eje y. Este método ajusta automáticamente el tamaño de los ejes para acomodar la etiqueta del eje y.

make_axes_area_auto_adjustable(ax)

Crear una figura con dos ejes

En este paso, creamos una figura con dos ejes. Usamos el método add_axes para agregar dos ejes a la figura. También establecemos la etiqueta de la marca en el eje y para el primer eje y el título para el segundo eje.

fig = plt.figure()
ax1 = fig.add_axes([0, 0, 1, 0.5])
ax2 = fig.add_axes([0, 0.5, 1, 0.5])

ax1.set_yticks([0.5], labels=["very long label"])
ax1.set_ylabel("Y label")

ax2.set_title("Title")

Hacer espacio para la etiqueta del eje y y ajustar los ejes

En este paso, usamos el método make_axes_area_auto_adjustable para hacer espacio para la etiqueta del eje y en ambos ejes. También usamos el parámetro use_axes para especificar los ejes que se van a ajustar y el parámetro pad para ajustar el espaciado entre los ejes.

make_axes_area_auto_adjustable(ax1, pad=0.1, use_axes=[ax1, ax2])
make_axes_area_auto_adjustable(ax2, pad=0.1, use_axes=[ax1, ax2])

Crear una figura con dos ejes ajustables

En este paso, creamos una figura con dos ejes ajustables. Usamos el método make_axes_locatable para crear un divisor que permite ajustar los ejes. Agregamos un nuevo eje a la derecha del primer eje usando el método append_axes.

fig = plt.figure()
ax1 = fig.add_axes([0, 0, 1, 1])
divider = make_axes_locatable(ax1)
ax2 = divider.append_axes("right", "100%", pad=0.3, sharey=ax1)
fig.add_axes(ax2)

Ajustar los ejes y hacer espacio para la etiqueta del eje y

En este paso, usamos el método add_auto_adjustable_area para ajustar los ejes y hacer espacio para la etiqueta del eje y. También establecemos el título y la etiqueta del eje x para el segundo eje.

divider.add_auto_adjustable_area(use_axes=[ax1], pad=0.1,
                                 adjust_dirs=["left"])
divider.add_auto_adjustable_area(use_axes=[ax2], pad=0.1,
                                 adjust_dirs=["right"])
divider.add_auto_adjustable_area(use_axes=[ax1, ax2], pad=0.1,
                                 adjust_dirs=["top", "bottom"])

ax1.set_yticks([0.5], labels=["very long label"])
ax2.set_title("Title")
ax2.set_xlabel("X - Label")

Resumen

Esta práctica te mostró cómo usar el módulo axes_grid en Matplotlib para hacer espacio para la etiqueta del eje y. Usamos diferentes métodos para ajustar el tamaño de los ejes y hacer espacio para la etiqueta del eje y en diferentes escenarios. Siguiendo estos pasos, puedes crear gráficos visualmente atractivos que son fáciles de leer y entender.