Visualizando Colores Nombres con Matplotlib

Introducción

En este tutorial, aprenderemos a usar Matplotlib para crear gráficos y visualizaciones en Python. Matplotlib es una poderosa biblioteca para crear visualizaciones estáticas, animadas e interactivas en Python. Se puede utilizar para crear una amplia variedad de gráficos, incluyendo gráficos de líneas, gráficos de dispersión, gráficos de barras y más.

Consejos sobre la VM

Una vez que se haya iniciado 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.

Instalando Matplotlib

Antes de poder usar Matplotlib, debemos instalarlo. Esto se puede hacer utilizando pip, que es un administrador de paquetes para Python. Abra el símbolo del sistema y ejecute el siguiente comando para instalar Matplotlib:

pip install matplotlib

Importando Matplotlib

Una vez que hayamos instalado Matplotlib, podemos importarlo en nuestro programa de Python con el siguiente comando:

import matplotlib.pyplot as plt

Creando un gráfico simple

Ahora que hemos importado Matplotlib, podemos utilizarlo para crear un gráfico simple. En este ejemplo, crearemos un gráfico de línea que muestre la relación entre los valores de x e y.

import matplotlib.pyplot as plt

## valores del eje x
x = [1, 2, 3, 4, 5]

## valores del eje y
y = [2, 4, 6, 8, 10]

## trazar la línea
plt.plot(x, y)

## establecer el título
plt.title("Gráfico de línea simple")

## establecer la etiqueta del eje x
plt.xlabel("Eje x")

## establecer la etiqueta del eje y
plt.ylabel("Eje y")

## mostrar el gráfico
plt.show()

Creando un gráfico de dispersión

También podemos utilizar Matplotlib para crear un gráfico de dispersión. En este ejemplo, crearemos un gráfico de dispersión que muestre la relación entre los valores de x e y.

import matplotlib.pyplot as plt

## valores del eje x
x = [1, 2, 3, 4, 5]

## valores del eje y
y = [2, 4, 6, 8, 10]

## graficando los puntos
plt.scatter(x, y)

## estableciendo el título
plt.title("Gráfico de dispersión simple")

## estableciendo la etiqueta del eje x
plt.xlabel("Eje x")

## estableciendo la etiqueta del eje y
plt.ylabel("Eje y")

## mostrando el gráfico
plt.show()

Creando un gráfico de barras

También podemos utilizar Matplotlib para crear un gráfico de barras. En este ejemplo, crearemos un gráfico de barras que muestre la cantidad de manzanas, plátanos y naranjas vendidas.

import matplotlib.pyplot as plt

## datos para graficar
manzanas = 10
plátanos = 15
naranjas = 5

## creando el gráfico de barras
plt.bar(["Manzanas", "Plátanos", "Naranjas"], [manzanas, plátanos, naranjas])

## estableciendo el título
plt.title("Gráfico de barras simple")

## estableciendo la etiqueta del eje x
plt.xlabel("Frutas")

## estableciendo la etiqueta del eje y
plt.ylabel("Cantidad")

## mostrando el gráfico
plt.show()

Creando un gráfico circular

También podemos utilizar Matplotlib para crear un gráfico circular. En este ejemplo, crearemos un gráfico circular que muestre el porcentaje de personas que prefieren diferentes tipos de pizza.

import matplotlib.pyplot as plt

## datos para graficar
sizes = [30, 40, 10, 20]
labels = ["Pepperoni", "Champiñón", "Cebolla", "Salchichón"]

## creando el gráfico circular
plt.pie(sizes, labels=labels, autopct='%1.1f%%')

## estableciendo el título
plt.title("Gráfico circular simple")

## mostrando el gráfico
plt.show()

Resumen

En este tutorial, aprendimos cómo utilizar Matplotlib para crear gráficos y visualizaciones en Python. Cubrimos los conceptos básicos de creación de gráficos de línea, gráficos de dispersión, gráficos de barras y gráficos circulares. También aprendimos cómo establecer el título, las etiquetas de los ejes y otras propiedades de nuestros gráficos. Con Matplotlib, podemos crear visualizaciones con un aspecto profesional que nos ayudan a comprender nuestros datos y a comunicar nuestros hallazgos a otros.