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description= Aprende qué es Matplotlib, cómo funciona y cómo crear tus primeros gráficos en Python con ejemplos claros de líneas, etiquetas y subgráficos.;
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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 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distribución normal de datos diagrama de dispersión regresión lineal regresión polinomial regresión múltiple escalar train test árbol de decisión matriz de confusión agrupamiento jerárquico regresión logística búsqueda en cuadrícula datos categóricos k means agregación bootstrap validación cruzada curva auc roc k vecinos más cercanos python mysql primeros pasos con mysql mysql crear base de datos mysql crear tabla mysql insert mysql select mysql where mysql order by mysql delete mysql drop table mysql update mysql limit mysql join python mongodb primeros pasos con mongodb crear base de datos mongodb mongodb crear 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 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abierto para crear visualizaciones estáticas animadas e interactivas john d hunter publicó la primera versión en 2003 inicialmente para replicar los comandos de graficado de matlab dentro de python hoy en día sirve de base para muchas herramientas de visualización de nivel superior seaborn pandas plot scipy y es el estándar de facto para figuras de calidad de publicación en ciencia e ingeniería por qué usar matplotlib amplia variedad de tipos de gráficos líneas dispersión barras histogramas pasteles cajas violín mapas de calor contornos superficies 3d y más control detallado cada elemento de una figura ejes marcas de graduación fuentes colores leyendas es accesible y configurable múltiples formatos de salida png pdf svg eps y html interactivo a través del backend widget integración con el ecosistema funciona directamente con arrays de numpy dataframes de pandas y scipy gratuito y de código abierto licencia bsd comunidad activa y documentación extensa cuándo deberías elegir matplotlib usa matplotlib cuando necesites un control preciso y listo para publicación sobre cada elemento visual o cuando construyas sobre un sistema que requiera una biblioteca estable y con buen soporte para exploraciones rápidas con dataframes el método plot integrado de pandas que llama a matplotlib por debajo suele ser más rápido de escribir para gráficos estadísticos con una api de nivel superior seaborn es un complemento popular que todavía te permite volver a matplotlib para ajustes finos cómo está estructurado matplotlib entender la arquitectura de dos capas de matplotlib evita mucha confusión más adelante los objetos figure y axes cada visualización de matplotlib vive dentro de una figure una figure es el contenedor de nivel superior piensa en ella como el lienzo dentro de una figure colocas uno o más objetos axes un axes es el área de trazado real que contiene el eje x el eje y las marcas de graduación las líneas de cuadrícula y los datos figure axes one or more x axis xaxis y axis yaxis title lines patches collections the plotted data legend copiar estilo pyplot vs estilo orientado a objetos matplotlib expone dos interfaces estilo pyplot un conjunto de funciones en matplotlib pyplot que gestionan automáticamente la figure y los axes actuales esto imita el flujo de trabajo de matlab y es conveniente para scripts rápidos de un solo uso estilo orientado a objetos oo creas objetos figure y axes de forma explícita y llamas a métodos sobre ellos este es el estilo preferido en código de producción funciones y cualquier script que cree más de una figura porque deja claro exactamente sobre qué axes actúa cada comando ambos estilos producen resultados idénticos los ejemplos de este capítulo usan el estilo oo e indican dónde difiere el modo abreviado de pyplot instalar matplotlib matplotlib no forma parte de la biblioteca estándar de python instálalo con pip pip install matplotlib copiar si usas anaconda o miniconda matplotlib viene incluido por defecto para instalarlo explícitamente conda install matplotlib copiar verifica la instalación python c import matplotlib print matplotlib __version__ copiar importar matplotlib la convención de importación estándar en toda la comunidad python es importación estándar de matplotlib import matplotlib pyplot as plt copiar el alias plt es universal todos los tutoriales libros de texto y respuestas de stack overflow lo usan así que mantenlo si también necesitas numpy habitual para generar datos importar matplotlib y numpy juntos import numpy as np import matplotlib pyplot as plt copiar tu primer gráfico el script de matplotlib más simple posible dos listas de números una llamada a plot y una llamada a show gráfico de líneas mínimo import matplotlib pyplot as plt x 0 1 2 3 4 y 0 1 4 9 16 fig ax plt subplots create figure and axes ax plot x y draw a line through the points plt show open the display window scripts only copiar plt subplots devuelve una tupla fig ax la mayoría del código en esta sección usa este patrón porque deja claro sobre qué axes estás dibujando en notebooks de jupyter plt show es opcional los gráficos se renderizan en línea automáticamente cuando termina de ejecutarse una celda en scripts independientes plt show abre una ventana y pausa la ejecución hasta que se cierra la ventana sin ella el script termina antes de que aparezca la ventana agregar etiquetas y un título las etiquetas de los ejes y un título convierten un gráfico sin procesar en una figura legible gráfico de líneas con etiquetas y título import matplotlib pyplot as plt x 0 1 2 3 4 y 0 1 4 9 16 fig ax plt subplots ax plot x y ax set_xlabel x ax set_ylabel x squared ax set_title square numbers plt show copiar método qué establece ax set_xlabel text etiqueta en el eje horizontal ax set_ylabel text etiqueta en el eje vertical ax set_title text título encima del gráfico consulta el capítulo matplotlib labels para opciones de tamaño de fuente peso y posicionamiento personalizar el estilo y el color de la línea ax plot acepta argumentos de palabra clave que controlan la apariencia visual de la línea línea roja discontinua import matplotlib pyplot as plt x 0 1 2 3 4 y 0 1 4 9 16 fig ax plt subplots ax plot x y color red linestyle linewidth 2 ax set_title dashed red line plt show copiar valores comunes de linestyle sólido por defecto discontinuo punteado guion punto colores comunes por nombre blue red green orange purple black los códigos hexadecimales como 1f77b4 también funcionan consulta matplotlib line y matplotlib markers para una lista completa de opciones de estilo trazar múltiples líneas y agregar una leyenda llama a ax plot más de una vez para superponer varias líneas en el mismo axes pasa label a cada llamada y luego llama a ax legend para renderizar el cuadro de leyenda dos líneas superpuestas con leyenda import numpy as np import matplotlib pyplot as plt x np linspace 0 2 np pi 100 fig ax plt subplots ax plot x np sin x label sin x ax plot x np cos x label cos x linestyle ax set_xlabel angle radians ax set_ylabel value ax set_title sine and cosine ax legend plt show copiar np linspace 0 2 np pi 100 crea 100 números igualmente espaciados de 0 a 2π una forma conveniente de producir curvas suaves crear subgráficos plt subplots rows cols crea una cuadrícula de axes dentro de una única figure accedes a cada axes mediante su índice cuadrícula 2 2 de diferentes tipos de gráficos import numpy as np import matplotlib pyplot as plt x np linspace 0 2 np pi 100 y np sin x fig axs plt subplots 2 2 figsize 8 6 axs 0 0 plot x y axs 0 0 set_title line axs 0 1 scatter x 5 y 5 every 5th point axs 0 1 set_title scatter axs 1 0 bar a b c 3 7 5 axs 1 0 set_title bar axs 1 1 hist np random randn 500 bins 20 axs 1 1 set_title histogram fig tight_layout prevent overlapping labels plt show copiar fig tight_layout ajusta automáticamente el espaciado entre subgráficos para que los títulos y las etiquetas no se superpongan casi siempre es una buena idea llamarlo cuando se usan subgráficos consulta matplotlib subplot para más información sobre diseños de cuadrícula ejes compartidos y gridspec guardar figuras para guardar una figura en un archivo en lugar de mostrarla de forma interactiva llama a fig savefig antes de plt show guardar una figura como png y pdf import matplotlib pyplot as plt fig ax plt subplots ax plot 1 2 3 4 5 6 ax set_title saved figure fig savefig my_plot png dpi 150 raster png at 150 dpi fig savefig my_plot pdf vector pdf no dpi needed plt show copiar el argumento dpi puntos por pulgada controla la resolución para formatos raster dpi 150 es un buen equilibrio entre tamaño de archivo y calidad de impresión dpi 300 es el estándar para figuras de revistas científicas los formatos compatibles incluyen png pdf svg eps y tiff matplotlib detecta el formato a partir de la extensión del archivo automáticamente qué sigue este capítulo presentó los conceptos fundamentales de matplotlib el resto de la sección python matplotlib cubre cada tema en profundidad matplotlib get started instalación y primeros pasos en detalle matplotlib pyplot la interfaz pyplot explicada matplotlib plotting fundamentos del trazado matplotlib line gráficos de líneas y estilos matplotlib markers marcadores de puntos de datos matplotlib labels etiquetas de ejes títulos y anotaciones matplotlib grid agregar y estilizar líneas de cuadrícula matplotlib subplot figuras de múltiples paneles matplotlib scatter gráficos de dispersión matplotlib bars gráficos de barras matplotlib histograms gráficos de distribución matplotlib pie charts gráficos de pastel y dona was this page helpful yes no previous tutorial de django next primeros pasos con matplotlib on this page qué es matplotlib cómo está estructurado matplotlib instalar matplotlib importar matplotlib tu primer gráfico agregar etiquetas y un título personalizar el estilo y el color de la línea trazar múltiples líneas y agregar una leyenda crear subgráficos guardar figuras qué sigue w3docs tutoriales ejemplos 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