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description= Aprende a crear y personalizar gráficos de dispersión en Python con Matplotlib. Cubre color, tamaño, alpha, barras de color, grupos múltiples y anotaciones.;
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lish en deutsch de русский ru français fr español es português pt italiano it iniciar sesión aprender python python tutorial acceder a elementos acceder a elementos de lista acceder a elementos de un set acceder a tuplas agregar elementos añadir elementos a una lista agregar elementos a un conjunto asignar múltiples valores cambiar elementos cambiar elementos de una lista concatenar strings copiar diccionarios copiar listas métodos de diccionario caracteres de escape cadenas de formato variables globales unir listas unir sets unir tuplas comprensión de listas métodos de lista iterar sobre diccionarios recorrer listas recorrer sets recorrer tuplas modificar strings diccionarios anidados variables de salida python home listas de python conjuntos en python python strings tuplas en python variables en python eliminar elementos eliminar elementos de una lista eliminar elementos de un set métodos de conjuntos segmentación de cadenas ordenar listas métodos de string métodos de tupla desempaquetar tuplas actualizar tuplas nombres de variables introducción a python primeros pasos con python sintaxis de python comentarios en python variables en python tipos de datos en python números en python casting en python strings de python booleanos en python operadores de python listas de python tuplas de python diccionarios en python python if else bucles while en python bucles for en python funciones en python python lambda arrays en python clases y objetos en python herencia en python iteradores de python ámbito en python módulos de python fechas en python matemáticas en python python json python regex python pip python try except entrada de usuario en python formateo de cadenas en python file handling manejo de archivos en python leer archivos en python escribir crear archivos en python eliminar archivos en python python modules tutorial de numpy tutorial de pandas tutorial de scipy tutorial de django python matplotlib introducción a matplotlib primeros pasos con 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colección insertar en mongodb mongodb find consulta mongodb ordenar en mongodb mongodb delete eliminar colección en mongodb actualización en mongodb mongodb limit intermediate python f strings sugerencias de tipo args kwargs decoradores generadores closures recursión gestores de contexto comprensiones enumerate zip map sentencia match advanced oop métodos mágicos property static y classmethod dataclasses polimorfismo encapsulamiento clases abstractas enumeraciones python how to eliminar duplicados en listas invertir un string sumar dos números error handling and the standard library lanzar excepciones collections itertools os sys random archivos csv concurrency in python asyncio threading python tooling and best practices entornos virtuales paquetes pytest peticiones http gráficos de dispersión con matplotlib en python guía completa aprende a crear y personalizar gráficos de dispersión en python con matplotlib cubre color tamaño alpha barras de color grupos múltiples y anotaciones la función scatter de matplotlib te permite visualizar la relación entre dos variables numéricas colocando un marcador en cada punto de datos x y a diferencia de un gráfico de líneas los gráficos de dispersión no asumen ningún orden ni continuidad cada punto existe por sí solo esto los convierte en la opción predilecta para explorar correlaciones detectar agrupaciones e identificar valores atípicos este capítulo cubre todo desde tu primer gráfico de dispersión hasta técnicas profesionales codificación de color y tamaño por punto transparencia barras de color gráficos con múltiples grupos anotaciones de puntos y guardado de archivos listos para publicación antes de comenzar asegúrate de que matplotlib esté instalado pip install matplotlib copiar si eres nuevo en matplotlib lee primero los capítulos de introducción a matplotlib y primeros pasos cuándo usar un gráfico de dispersión usa un gráfico de dispersión cuando quieras explorar la correlación entre dos variables numéricas altura vs peso horas de estudio vs calificación necesites detectar agrupaciones grupos de puntos que se concentran naturalmente quieras identificar valores atípicos puntos alejados de la distribución principal estés codificando una tercera variable mediante el tamaño o el color del marcador un gráfico de burbujas es un gráfico de dispersión donde el tamaño representa una tercera variable evita los gráficos de dispersión cuando un eje represente categorías sin orden un gráfico de barras es más claro en ese caso para tendencias a lo largo de una variable continua ordenada un gráfico de líneas es más apropiado creación de un gráfico de dispersión básico pasa dos secuencias de igual longitud valores x y valores y a plt scatter import matplotlib pyplot as plt x 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 y 2 4 5 4 7 8 6 9 10 12 plt scatter x y plt title basic scatter plot plt xlabel x values plt ylabel y values plt tight_layout plt show copiar plt tight_layout evita que las etiquetas queden recortadas conviértelo en un hábito antes de cada llamada a show o savefig personalización del tamaño de los marcadores el parámetro s controla el tamaño del marcador en puntos al cuadrado el valor predeterminado es 20 auméntalo para que los puntos sean más fáciles de ver especialmente en presentaciones import matplotlib pyplot as plt x 1 2 3 4 5 6 7 8 y 3 1 4 1 5 9 2 6 plt scatter x y s 120 plt title larger markers plt xlabel x plt ylabel y plt tight_layout plt show copiar también puedes pasar una lista o array a s para que cada punto tenga su propio tamaño así es como se codifica una tercera variable numérica como tamaño de burbuja import matplotlib pyplot as plt x 1 2 3 4 5 y 5 3 6 2 7 sizes 100 300 50 400 200 third variable encoded as bubble area plt scatter x y s sizes plt title bubble chart size encodes a third variable plt xlabel x plt ylabel y plt tight_layout plt show copiar personalización del color de los marcadores un solo color para todos los puntos pasa cualquier nombre de color cadena hexadecimal o tupla rgb a c o color import matplotlib pyplot as plt x 1 2 3 4 5 y 2 4 1 5 3 plt scatter x y s 100 c steelblue plt title single color plt xlabel x plt ylabel y plt tight_layout plt show copiar color por punto a partir de una variable numérica pasar un array a c asigna a cada valor un color mediante el mapa de colores especificado en cmap añade plt colorbar para mostrar qué representan los colores import matplotlib pyplot as plt import numpy as np rng np random default_rng seed 42 x rng random 50 y rng random 50 values rng random 50 third variable e g intensity or temperature scatter plt scatter x y s 80 c values cmap viridis plt colorbar scatter label intensity plt title color mapped scatter plot plt xlabel x plt ylabel y plt tight_layout plt show copiar viridis es un mapa de colores perceptualmente uniforme que se puede leer en escala de grises y es accesible para personas con daltonismo otras buenas opciones son plasma cividis y coolwarm control de la transparencia con alpha cuando muchos puntos se superponen forman una mancha opaca que oculta la densidad real establece alpha 0 completamente transparente 1 completamente opaco para revelar la estructura superpuesta import matplotlib pyplot as plt import numpy as np rng np random default_rng seed 0 x rng normal loc 0 scale 1 size 300 y rng normal loc 0 scale 1 size 300 plt scatter x y s 40 alpha 0 4 plt title transparent markers reveal density alpha 0 4 plt xlabel x plt ylabel y plt tight_layout plt show copiar un buen punto de partida es alpha 0 4 a 0 6 ajústalo según la cantidad de puntos que tengas estilo de los bordes de los marcadores usa edgecolors para añadir un borde alrededor de cada marcador y linewidths para controlar el grosor del borde esto ayuda a que los puntos resalten sobre un fondo con color import matplotlib pyplot as plt x 1 2 3 4 5 6 y 3 1 4 1 5 9 plt scatter x y s 150 c gold edgecolors black linewidths 1 5 plt title markers with edges plt xlabel x plt ylabel y plt tight_layout plt show copiar pasa edgecolors none para eliminar los bordes por completo este es el valor predeterminado para la mayoría de los mapas de colores representación de múltiples grupos para comparar grupos llama a plt scatter una vez por grupo y asigna una etiqueta matplotlib asigna un color predeterminado diferente a cada llamada import matplotlib pyplot as plt import numpy as np rng np random default_rng seed 7 group a centered around 2 3 ax_x rng normal loc 2 scale 0 5 size 30 ax_y rng normal loc 3 scale 0 5 size 30 group b centered around 5 6 bx_x rng normal loc 5 scale 0 5 size 30 bx_y rng normal loc 6 scale 0 5 size 30 group c centered around 8 2 cx_x rng normal loc 8 scale 0 5 size 30 cx_y rng normal loc 2 scale 0 5 size 30 plt scatter ax_x ax_y s 60 label group a plt scatter bx_x bx_y s 60 label group b plt scatter cx_x cx_y s 60 label group c plt legend plt title multi group scatter plot plt xlabel x plt ylabel y plt tight_layout plt show copiar cada llamada a scatter elige automáticamente el siguiente color del ciclo de colores predeterminado pasa c red o cualquier color para anularlo anotación de puntos individuales usa plt annotate para etiquetar puntos específicos es útil para destacar valores atípicos u observaciones clave import matplotlib pyplot as plt cities london berlin madrid rome paris population 9 0 3 7 3 3 2 8 2 1 millions area 1572 892 604 1285 105 km² plt scatter area population s 100 c steelblue edgecolors black linewidths 0 8 for i city in enumerate cities plt annotate city xy area i population i xytext 8 4 offset in points textcoords offset points fontsize 9 plt title european city population vs area plt xlabel area km² plt ylabel population millions plt tight_layout plt show copiar el patrón xytext textcoords offset points desplaza la etiqueta ligeramente para que no quede directamente sobre el marcador uso de ejes logarítmicos cuando los datos abarcan varios órdenes de magnitud los ejes lineales comprimen la mayoría de los puntos en una esquina cambia a escala logarítmica con plt xscale log o plt yscale log import matplotlib pyplot as plt import numpy as np rng np random default_rng seed 1 x np logspace 1 5 60 10¹ to 10 y x rng uniform 0 5 2 0 60 roughly proportional with noise plt scatter x y s 40 alpha 0 7 plt xscale log plt yscale log plt title log scale scatter plot plt xlabel x log scale plt ylabel y log scale plt tight_layout plt show copiar ambos ejes ahora abarcan intervalos iguales de potencias de diez distribuyendo los datos de manera uniforme en el área del gráfico añadir una línea de regresión un gráfico de dispersión muestra puntos individuales añadir una línea de mejor ajuste revela la tendencia general calcula la pendiente y la ordenada al origen con np polyfit import matplotlib pyplot as plt import numpy as np rng np random default_rng seed 3 x np linspace 0 10 40 y 2 5 x rng normal scale 3 size 40 linear trend noise fit a degree 1 polynomial straight line slope intercept np polyfit x y 1 trend_line slope x intercept plt scatter x y s 50 label data points alpha 0 7 plt plot x trend_line color red linewidth 2 label f trend slope slope 2f plt legend plt title scatter plot with regression line plt xlabel x plt ylabel y plt tight_layout plt show copiar np polyfit x y 1 devuelve slope intercept para la línea de mejor ajuste a través de los puntos guardar un gráfico de dispersión en un archivo usa plt savefig en lugar de plt show para escribir el gráfico en el disco llámalo antes de plt show después de show la figura se borra import matplotlib pyplot as plt import numpy as np rng np random default_rng seed 9 x rng random 60 y rng random 60 plt scatter x y s 60 alpha 0 6 c teal edgecolors white linewidths 0 5 plt title saved scatter plot plt xlabel x plt ylabel y plt tight_layout plt savefig scatter png dpi 150 png at 150 dpi plt savefig scatter pdf vector pdf best for publication plt show copiar opciones de formato comunes png raster web pdf vector publicación svg vector web aumenta dpi a 300 para rasters de calidad de impresión scatter vs plot cuál usar ambas funciones pueden dibujar gráficos solo con marcadores pero sirven para propósitos distintos característica plt scatter plt plot tamaño por punto s sí pasa un array no color por punto c sí pasa un array no un color por llamada soporte de mapa de colores sí cmap limitado rendimiento en conjuntos de datos grandes más lento más rápido línea de conexión no sí usa scatter cuando necesites estilo por punto el color o el tamaño varía según los datos usa plot marker o linestyle none para gráficos simples de marcadores en conjuntos de datos grandes donde la velocidad importa consulta el capítulo de marcadores de matplotlib para más información sobre estilos de marcadores ejemplo completo el siguiente script autónomo combina las técnicas más útiles mapeado de colores codificación de tamaño transparencia una barra de color y una leyenda import matplotlib pyplot as plt import numpy as np rng np random default_rng seed 42 n 80 x rng standard_normal n y 0 8 x rng standard_normal n 0 6 correlated sizes rng uniform 30 200 n bubble area values rng random n third variable for color fig ax plt subplots figsize 8 5 sc ax scatter x y s sizes c values cmap plasma alpha 0 75 edgecolors white linewidths 0 5 plt colorbar sc ax ax label intensity ax set_title comprehensive scatter plot example fontsize 13 ax set_xlabel x variable ax set_ylabel y variable correlated fig tight_layout plt savefig scatter_complete png dpi 150 plt show copiar puntos clave fig ax plt subplots te proporciona objetos explícitos de figura y ejes el enfoque recomendado para cualquier cosa más allá de un prototipo rápido ax scatter en un objeto axes se comporta de forma idéntica a plt scatter plt colorbar sc ax ax label adjunta la barra de color a los ejes específicos buenas prácticas muestra la escala si usas c con un mapa de colores añade siempre una barra de color para que los lectores sepan qué representan los colores evita el solapamiento excesivo de puntos para más de 500 puntos esta...
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