Gráfico polar con leyenda

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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

En este laboratorio, aprenderá a crear un gráfico polar con una leyenda utilizando Python Matplotlib. Los gráficos polares se utilizan para representar datos en coordenadas polares, lo que es útil cuando se trabajan con datos direccionales. Las leyendas se utilizan para explicar el significado de las diferentes líneas o marcadores en un gráfico.

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 matplotlib(("Matplotlib")) -.-> matplotlib/BasicConceptsGroup(["Basic Concepts"]) matplotlib(("Matplotlib")) -.-> matplotlib/PlottingDataGroup(["Plotting Data"]) python(("Python")) -.-> python/DataStructuresGroup(["Data Structures"]) matplotlib(("Matplotlib")) -.-> matplotlib/PlotCustomizationGroup(["Plot Customization"]) python(("Python")) -.-> python/ModulesandPackagesGroup(["Modules and Packages"]) python(("Python")) -.-> python/DataScienceandMachineLearningGroup(["Data Science and Machine Learning"]) 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/tuples("Tuples") matplotlib/PlotCustomizationGroup -.-> matplotlib/legend_config("Legend Configuration") python/ModulesandPackagesGroup -.-> python/importing_modules("Importing Modules") python/DataScienceandMachineLearningGroup -.-> python/numerical_computing("Numerical Computing") python/DataScienceandMachineLearningGroup -.-> python/data_visualization("Data Visualization") subgraph Lab Skills matplotlib/importing_matplotlib -.-> lab-48874{{"Gráfico polar con leyenda"}} matplotlib/figures_axes -.-> lab-48874{{"Gráfico polar con leyenda"}} matplotlib/line_plots -.-> lab-48874{{"Gráfico polar con leyenda"}} python/tuples -.-> lab-48874{{"Gráfico polar con leyenda"}} matplotlib/legend_config -.-> lab-48874{{"Gráfico polar con leyenda"}} python/importing_modules -.-> lab-48874{{"Gráfico polar con leyenda"}} python/numerical_computing -.-> lab-48874{{"Gráfico polar con leyenda"}} python/data_visualization -.-> lab-48874{{"Gráfico polar con leyenda"}} end

Importar bibliotecas

El primer paso es importar las bibliotecas necesarias. En este ejemplo, usaremos numpy y matplotlib.

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

Crear una figura y un subgráfico

A continuación, necesitamos crear una figura y un subgráfico para nuestro gráfico. Usaremos el parámetro projection de add_subplot para crear un gráfico polar.

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(projection="polar", facecolor="lightgoldenrodyellow")

Crear datos

Necesitamos crear algunos datos para graficar en nuestro gráfico polar. En este ejemplo, crearemos dos líneas.

r = np.linspace(0, 3, 301)
theta = 2 * np.pi * r

Graficar datos

Ahora podemos graficar nuestros datos usando la función plot. Crearemos dos líneas usando los datos que creamos en el paso 3.

ax.plot(theta, r, color="tab:orange", lw=3, label="a line")
ax.plot(0.5 * theta, r, color="tab:blue", ls="--", lw=3, label="another line")

Personalizar el gráfico

Podemos personalizar nuestro gráfico cambiando el color de la cuadrícula y agregando una leyenda. En este ejemplo, movemos la leyenda ligeramente alejada del centro del gráfico para evitar superposición.

ax.tick_params(grid_color="palegoldenrod")
angle = np.deg2rad(67.5)
ax.legend(loc="lower left",
          bbox_to_anchor=(.5 + np.cos(angle)/2,.5 + np.sin(angle)/2))

Mostrar el gráfico

Finalmente, podemos mostrar nuestro gráfico usando la función show.

plt.show()

Resumen

En este laboratorio, aprendiste cómo crear un gráfico polar con una leyenda usando Python Matplotlib. También aprendiste cómo personalizar el gráfico cambiando el color de la cuadrícula y moviendo la leyenda. Los gráficos polares son útiles cuando se trabajan con datos direccionales y las leyendas son útiles para explicar el significado de las diferentes líneas o marcadores en un gráfico.