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description= Aprende a crear y personalizar gráficos de líneas, barras, sectores, dispersión y subgráficos en Python con Matplotlib, con ejemplos claros.;
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luego mostrar o guardar el resultado cada gráfico sigue el mismo patrón importar matplotlib pyplot convencionalmente como plt llamar a una función de trazado plt plot plt bar etc con tus datos llamar a funciones decoradoras para agregar títulos etiquetas de ejes leyendas etc llamar a plt show para mostrar la figura o plt savefig para escribirla en el disco comprender esta secuencia facilita el cambio entre tipos de gráficos y su combinación en figuras más complejas instalación de matplotlib si aún no has instalado matplotlib ejecuta el siguiente comando en tu terminal pip install matplotlib copiar verifica la instalación importándolo import matplotlib print matplotlib __version__ e g 3 9 0 copiar crear un gráfico de líneas un gráfico de líneas es el tipo de gráfico predeterminado y es ideal para mostrar tendencias a lo largo del tiempo o cualquier secuencia ordenada import matplotlib pyplot as plt data years 2015 2016 2017 2018 2019 2020 sales 100 150 200 250 300 350 plot plt plot years sales labels and title plt xlabel year plt ylabel sales units plt title annual sales plt show copiar plt plot x y dibuja una línea continua que conecta cada par x y el eje x muestra los años y el eje y muestra las cifras de ventas revelando la tendencia ascendente de un vistazo trazar múltiples líneas para comparar dos conjuntos de datos en los mismos ejes llama a plt plot dos veces antes de plt show usa el parámetro label y plt legend para identificar cada línea import matplotlib pyplot as plt years 2018 2019 2020 2021 2022 product_a 120 145 170 210 260 product_b 90 115 140 165 195 plt plot years product_a label product a plt plot years product_b label product b plt xlabel year plt ylabel revenue k plt title revenue by product plt legend plt show copiar matplotlib asigna automáticamente colores diferentes a cada serie llamar a plt legend agrega una clave que relaciona los colores con las etiquetas crear un diagrama de barras los diagramas de barras comparan categorías discretas usa plt bar para barras verticales y plt barh para barras horizontales import matplotlib pyplot as plt countries usa china japan germany uk gdp 21 44 14 14 5 15 4 17 2 62 plt bar countries gdp color steelblue plt xlabel country plt ylabel gdp usd trillions plt title top 5 economies by gdp plt show copiar la altura de cada barra representa el valor del pib el parámetro color acepta cualquier color css con nombre cadena hexadecimal o tupla rgb diagramas de barras agrupadas cuando necesitas comparar varias categorías una al lado de la otra desplaza manualmente las posiciones de las barras usando range y un desplazamiento de anchura import matplotlib pyplot as plt categories q1 q2 q3 q4 team_a 30 45 38 52 team_b 25 40 35 48 x range len categories width 0 35 plt bar i width 2 for i in x team_a width width label team a plt bar i width 2 for i in x team_b width width label team b plt xticks x categories plt xlabel quarter plt ylabel sales plt title quarterly sales by team plt legend plt show copiar plt xticks x categories reemplaza las posiciones numéricas de las marcas por los nombres reales de los trimestres crear un gráfico de sectores los gráficos de sectores muestran cómo las partes componen un todo úsalos con moderación funcionan mejor con cinco o menos sectores que sumen el 100 import matplotlib pyplot as plt brands samsung apple huawei xiaomi others market_share 19 2 15 9 14 6 10 2 40 1 plt pie market_share labels brands autopct 1 1f show percentage inside each slice startangle 90 rotate so the first slice starts at the top plt title smartphone market share plt show copiar autopct 1 1f imprime el porcentaje con un decimal dentro de cada sector startangle 90 rota el gráfico para que el primer sector comience a las 12 en punto lo que facilita su lectura nota las cifras de cuota de mercado anteriores son aproximadas y se utilizan aquí solo a modo ilustrativo crear un gráfico de dispersión los gráficos de dispersión revelan la relación entre dos variables continuas cada punto representa una observación import matplotlib pyplot as plt hours_studied 1 2 3 4 5 6 7 8 exam_scores 45 52 60 65 72 78 85 90 plt scatter hours_studied exam_scores color coral edgecolors black s 80 plt xlabel hours studied plt ylabel exam score plt title study time vs exam score plt show copiar el parámetro s controla el tamaño del marcador en puntos al cuadrado edgecolors black agrega un contorno a cada punto lo que facilita distinguirlos cuando se superponen para un análisis más detallado consulta el capítulo gráfico de dispersión con matplotlib personalizar la apariencia del gráfico matplotlib ofrece un control detallado sobre prácticamente cada elemento visual colores marcadores y estilos de línea pasa una cadena de formato como tercer argumento a plt plot para establecer el estilo del marcador el estilo de línea y el color en un solo paso import matplotlib pyplot as plt x 1 2 3 4 5 y 2 4 6 8 10 plt plot x y ro red circles dashed line plt xlabel x plt ylabel y plt title custom style plt show copiar la cadena de formato ro combina r color rojo o marcador circular línea discontinua códigos comunes de cadena de formato código significado código significado b azul línea continua g verde línea discontinua r rojo línea de puntos y guiones k negro línea punteada o círculo s cuadrado triángulo arriba estrella también puedes pasar argumentos de palabra clave para mayor control plt plot x y color 2196f3 linewidth 2 linestyle marker o markersize 8 copiar tamaño de figura y dpi establece las dimensiones de la figura en pulgadas antes de trazar llamando a plt figure import matplotlib pyplot as plt plt figure figsize 10 5 dpi 100 1000 500 pixels x 1 2 3 4 5 y 1 4 9 16 25 plt plot x y plt title wide figure plt show copiar figsize width height toma valores en pulgadas dpi puntos por pulgada controla la densidad de píxeles 100 dpi es adecuado para pantalla 300 dpi es lo habitual para impresión agregar una cuadrícula una cuadrícula facilita la lectura de valores import matplotlib pyplot as plt x 1 2 3 4 5 y 3 7 2 9 4 plt plot x y marker o plt grid true linestyle alpha 0 7 plt title plot with grid plt show copiar alpha 0 7 hace que las líneas de la cuadrícula sean semitransparentes para que no oculten los datos consulta el capítulo cuadrícula de matplotlib para más opciones crear subgráficos los subgráficos te permiten mostrar múltiples gráficos en una sola figura lo que resulta útil para comparar diferentes perspectivas del mismo conjunto de datos import matplotlib pyplot as plt x 1 2 3 4 5 y1 2 4 6 8 10 y2 1 4 9 16 25 y3 5 3 7 2 8 y4 10 7 4 5 6 fig axes plt subplots 2 2 figsize 10 8 axes 0 0 plot x y1 b o axes 0 0 set_title linear axes 0 1 plot x y2 r s axes 0 1 set_title quadratic axes 1 0 bar x y3 color green axes 1 0 set_title bar chart axes 1 1 scatter x y4 color purple s 80 axes 1 1 set_title scatter plt tight_layout prevent overlapping labels plt show copiar plt subplots rows cols devuelve un objeto figure y un array bidimensional de objetos axes trabajar con objetos axes individuales por ejemplo axes 0 0 plot es el enfoque preferido para diseños con múltiples gráficos ya que brinda control independiente sobre cada panel plt tight_layout ajusta automáticamente el espaciado para que los títulos y etiquetas no se superpongan consulta el capítulo subgráficos de matplotlib para opciones de diseño avanzadas guardar un gráfico en un archivo plt savefig escribe la figura actual en el disco infiere el formato del archivo a partir de la extensión import matplotlib pyplot as plt x 1 2 3 4 5 y 2 4 6 8 10 plt plot x y marker o plt title saved plot plt savefig my_plot png dpi 150 bbox_inches tight copiar los formatos compatibles incluyen png jpg svg y pdf bbox_inches tight recorta el espacio en blanco alrededor de la figura para que no se pierda nada siempre llama a plt savefig antes de plt show plt show borra el estado de la figura errores comunes plt show borra la figura si llamas a plt savefig después de plt show guardarás una imagen en blanco guarda siempre primero y muestra después ejecución en entornos no interactivos en scripts plt show abre una ventana de interfaz gráfica y bloquea la ejecución hasta que se cierra en cuadernos jupyter usa matplotlib inline al inicio para que los gráficos se rendericen en línea en servidores sin cabecera ci docker cambia a un backend no interactivo import matplotlib matplotlib use agg antes de importar pyplot olvidar cerrar figuras cada llamada a plt figure abre una nueva figura en memoria en bucles que generan muchos gráficos cierra cada uno con plt close para evitar el agotamiento de memoria import matplotlib pyplot as plt for i in range 10 plt plot 1 2 3 i i 2 i 3 plt savefig f plot_ i png plt close release memory copiar subgráficos superpuestos llamar a plt tight_layout o plt subplots_adjust después de crear todos los subgráficos corrige los títulos y etiquetas de marcas superpuestos resumen tipo de gráfico función mejor uso gráfico de líneas plt plot tendencias en datos ordenados diagrama de barras plt bar plt barh comparar categorías discretas gráfico de sectores plt pie composición parte todo gráfico de dispersión plt scatter relación entre dos variables subgráficos plt subplots múltiples gráficos en una figura capítulos relacionados introducción a matplotlib descripción general de la biblioteca y sus componentes primeros pasos con matplotlib instalación y tu primer gráfico gráficos de líneas con matplotlib estilos de línea marcadores y gráficos de múltiples series en profundidad diagramas de barras con matplotlib barras verticales horizontales y apiladas gráficos de sectores con matplotlib sectores desplegados colores personalizados y gráficos de rosquilla histogramas con matplotlib gráficos de distribución y control de intervalos gráfico de dispersión con matplotlib gráficos de burbujas y dispersión con mapa de colores subgráficos con matplotlib diseños avanzados de múltiples paneles etiquetas con matplotlib títulos etiquetas de ejes anotaciones y texto cuadrícula...
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