Graficando histogramas con Matplotlib

Introducción

Matplotlib es una popular biblioteca de visualización de datos en Python. Una de las maneras más comunes de visualizar distribuciones de datos es mediante el uso de histogramas. En este laboratorio, aprenderemos cómo crear histogramas con Matplotlib y explorar diferentes opciones de personalización.

Consejos sobre la VM

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A veces, es posible que tenga que esperar unos segundos a que Jupyter Notebook termine de cargarse. La validación de operaciones no puede automatizarse 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 resolveremos rápidamente el problema para usted.

Importar las bibliotecas necesarias

En primer lugar, necesitamos importar las bibliotecas necesarias, incluyendo Matplotlib y NumPy.

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

Generar datos de muestra

A continuación, generaremos algunos datos de muestra para utilizar en el histograma. En este ejemplo, generaremos tres conjuntos de datos aleatorios.

np.random.seed(19680801)
n_bins = 10
x = np.random.randn(1000, 3)

Trazar un histograma básico

Podemos crear un histograma básico utilizando la función hist en Matplotlib. Esta función toma los datos que queremos trazar y el número de intervalos que queremos utilizar.

plt.hist(x, n_bins)
plt.show()

Agregar etiquetas y un título

Podemos agregar etiquetas a los ejes x e y y un título al gráfico utilizando las funciones xlabel, ylabel y title.

plt.hist(x, n_bins)
plt.xlabel('Value')
plt.ylabel('Frequency')
plt.title('Histogram of Random Data')
plt.show()

Personalizar el histograma

Podemos personalizar el histograma cambiando el color, la transparencia y el color del borde de las barras utilizando los parámetros color, alpha y edgecolor.

plt.hist(x, n_bins, color='green', alpha=0.5, edgecolor='black')
plt.xlabel('Value')
plt.ylabel('Frequency')
plt.title('Histogram of Random Data')
plt.show()

Trazar múltiples histogramas

Podemos trazar múltiples histogramas en la misma gráfica pasando una matriz de datos a la función hist.

plt.hist(x, n_bins, color='green', alpha=0.5, edgecolor='black', label=['Sample 1', 'Sample 2', 'Sample 3'])
plt.xlabel('Value')
plt.ylabel('Frequency')
plt.title('Histogram of Random Data')
plt.legend()
plt.show()

Trazar histogramas apilados

Podemos trazar histogramas apilados estableciendo el parámetro stacked en True.

plt.hist(x, n_bins, color=['green', 'blue','red'], alpha=0.5, edgecolor='black', label=['Sample 1', 'Sample 2', 'Sample 3'], stacked=True)
plt.xlabel('Value')
plt.ylabel('Frequency')
plt.title('Stacked Histogram of Random Data')
plt.legend()
plt.show()

Trazar histogramas de escalón

Podemos trazar histogramas de escalón estableciendo el parámetro histtype en 'step'.

plt.hist(x, n_bins, histtype='step', color=['green', 'blue','red'], label=['Sample 1', 'Sample 2', 'Sample 3'])
plt.xlabel('Value')
plt.ylabel('Frequency')
plt.title('Step Histogram of Random Data')
plt.legend()
plt.show()

Resumen

En este laboratorio, aprendimos cómo crear histogramas utilizando Matplotlib. Exploramos diferentes opciones de personalización, incluyendo cambiar el color, la transparencia y el color del borde de las barras, trazar múltiples histogramas en la misma gráfica, apilar histogramas y trazar histogramas de escalón. Estas herramientas pueden ayudarnos a entender mejor la distribución de nuestros datos.