Eje compartido en Matplotlib

Introducción

En este laboratorio, aprenderá a crear gráficos con ejes compartidos utilizando la biblioteca Matplotlib en Python. Los ejes compartidos pueden ser útiles cuando desea comparar diferentes conjuntos de datos con la misma escala.

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 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

Importar las bibliotecas Matplotlib y NumPy

Necesitamos importar las bibliotecas Matplotlib y NumPy para crear los gráficos. NumPy es una biblioteca para el lenguaje de programación Python que agrega soporte para matrices y arreglos multidimensionales de gran tamaño.

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

Crear datos para los gráficos

Necesitamos crear datos para los gráficos que se visualizarán. En este ejemplo, crearemos tres conjuntos de datos diferentes utilizando NumPy.

t = np.arange(0.01, 5.0, 0.01)
s1 = np.sin(2 * np.pi * t)
s2 = np.exp(-t)
s3 = np.sin(4 * np.pi * t)

Crear subgráficos

Podemos crear subgráficos utilizando el método plt.subplot(). En este ejemplo, crearemos tres subgráficos, donde el primer subgráfico ocupará la primera fila y las tres columnas, y el segundo y tercer subgráfico ocuparán la segunda y tercera fila, respectivamente, y compartirán el eje x con el primer subgráfico.

ax1 = plt.subplot(311)
ax2 = plt.subplot(312, sharex=ax1)
ax3 = plt.subplot(313, sharex=ax1, sharey=ax1)

Graficar los datos

Ahora podemos graficar los datos en cada uno de los subgráficos utilizando el método plt.plot().

ax1.plot(t, s1)
ax2.plot(t, s2)
ax3.plot(t, s3)

Personalizar las etiquetas de las marcas de graduación

Podemos personalizar las etiquetas de las marcas de graduación en los diversos ejes utilizando el método plt.tick_params(). En este ejemplo, personalizaremos las etiquetas de las marcas de graduación en el eje x del primer subgráfico para que sean más pequeñas.

plt.tick_params('x', labelsize=6)

Quitar las etiquetas de las marcas de graduación

Podemos quitar las etiquetas de las marcas de graduación de un subgráfico específico modificando la visibilidad de las etiquetas utilizando el método ax.get_xticklabels(). En este ejemplo, quitaremos las etiquetas de las marcas de graduación en el eje x del segundo subgráfico.

plt.tick_params('x', labelbottom=False)

Establecer los límites de los ejes

Podemos establecer los límites de los ejes en cada subgráfico utilizando el método plt.xlim(). En este ejemplo, estableceremos los límites del eje x en el tercer subgráfico para que van desde 0.01 hasta 5.0.

plt.xlim(0.01, 5.0)

Mostrar las gráficas

Ahora podemos mostrar las gráficas utilizando el método plt.show().

plt.show()

Resumen

En este laboratorio, aprendimos cómo crear gráficas con ejes compartidos utilizando la biblioteca Matplotlib en Python. Creamos subgráficos, tracamos datos en cada subgráfico, personalizamos las etiquetas de las marcas de graduación, quitamos las etiquetas de las marcas de graduación, establecimos los límites de los ejes y mostramos las gráficas. Los ejes compartidos pueden ser útiles cuando quieres comparar diferentes conjuntos de datos con la misma escala.