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description=Aprende a agregar y personalizar etiquetas de ejes, títulos, leyendas, marcas y anotaciones de texto en Matplotlib con ejemplos prácticos de Python.;

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asegúrate de tener matplotlib instalado consulta matplotlib getting started para las instrucciones de configuración configuración de etiquetas de ejes las funciones xlabel e ylabel añaden texto descriptivo a los ejes horizontal y vertical ambas aceptan los mismos parámetros import matplotlib pyplot as plt height 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 weight 127 130 133 136 139 142 145 148 151 154 plt scatter height weight plt xlabel height inches plt ylabel weight pounds plt show copiar personalización del aspecto de las etiquetas ambas funciones aceptan un argumento fontsize en puntos y cualquier palabra clave de la clase text de matplotlib como color fontweight y fontstyle import matplotlib pyplot as plt x 1 2 3 4 5 y 2 4 6 8 10 plt plot x y plt xlabel time seconds fontsize 13 color steelblue fontweight bold plt ylabel distance meters fontsize 13 color steelblue fontweight bold plt show copiar ajuste del espaciado de las etiquetas usa el parámetro labelpad para alejar una etiqueta de las marcas del eje útil cuando las etiquetas de las marcas son largas o están rotadas import matplotlib pyplot as plt x 1 2 3 4 5 y 1000 2000 3000 4000 5000 plt plot x y plt xlabel quarter labelpad 12 plt ylabel revenue labelpad 16 plt show copiar agregar un título al gráfico la función title añade un título centrado encima del gráfico de forma predeterminada import matplotlib pyplot as plt months jan feb mar apr may jun jul aug sep oct nov dec sales 25000 30000 45000 35000 50000 60000 70000 80000 90000 100000 110000 120000 plt plot months sales plt title monthly sales plt xlabel month plt ylabel sales plt show copiar posición y estilo del título pasa loc left center right para cambiar la alineación horizontal y pad para controlar el espacio entre el título y la parte superior del gráfico import matplotlib pyplot as plt x 1 2 3 4 5 y 3 7 2 9 4 plt plot x y marker o plt title sensor readings loc left pad 14 fontsize 15 fontweight bold color darkslategray plt show copiar título a nivel de figura con suptitle cuando una figura contiene múltiples subgráficos usa suptitle para añadir un título que abarque todos ellos los subgráficos individuales aún pueden tener su propio title import matplotlib pyplot as plt fig ax1 ax2 plt subplots 1 2 figsize 8 3 ax1 plot 1 2 3 4 5 6 ax1 set_title product a ax2 plot 1 2 3 6 5 4 ax2 set_title product b fig suptitle q1 sales comparison fontsize 14 fontweight bold plt tight_layout plt show copiar tight_layout evita que el título de la figura se superponga al contenido de los subgráficos consulta matplotlib subplots para un tratamiento completo de las figuras con múltiples paneles personalización de la leyenda una leyenda identifica las series de datos en tu gráfico llama a legend después de trazar las series leyenda básica pasa una palabra clave label a cada llamada de trazado y luego llama a plt legend para renderizarla import matplotlib pyplot as plt x 1 2 3 4 5 plt plot x 2 4 6 8 10 label series a plt plot x 1 3 5 7 9 label series b plt legend plt xlabel x plt ylabel y plt title two series plt show copiar ubicación de la leyenda pasa el parámetro loc para posicionar la leyenda con precisión valores comunes upper left upper right lower left lower right center o best matplotlib elige la posición con menor solapamiento el valor predeterminado import matplotlib pyplot as plt x 1 2 3 4 5 plt plot x 2 4 6 8 10 label revenue plt plot x 1 2 3 4 5 label costs plt legend loc upper left plt show copiar leyenda fuera de los ejes usa bbox_to_anchor junto con loc para colocar la leyenda fuera del área del gráfico llama a tight_layout o ajusta subplots_adjust para que la leyenda no quede recortada import matplotlib pyplot as plt x 1 2 3 4 fig ax plt subplots ax plot x 1 4 9 16 label quadratic ax plot x 1 8 27 64 label cubic ax legend loc upper left bbox_to_anchor 1 1 plt tight_layout plt show copiar estilo de la leyenda import matplotlib pyplot as plt x 1 2 3 4 5 plt plot x 2 4 6 8 10 label actual plt plot x 1 3 5 7 9 label forecast linestyle plt legend title data fontsize 11 title_fontsize 12 framealpha 0 9 edgecolor gray plt show copiar framealpha controla la opacidad del cuadro de la leyenda 0 transparente 1 sólido title agrega un encabezado dentro del cuadro de la leyenda personalización de las etiquetas de marcas las etiquetas de marcas son los números o cadenas que matplotlib imprime a lo largo de cada eje usa xticks e yticks para sobreescribirlas rotación de etiquetas de marcas los nombres de categorías largos se superponen de forma predeterminada rótalos con el parámetro rotation import matplotlib pyplot as plt categories january february march april may june values 12 19 14 22 18 25 plt bar categories values plt xticks rotation 45 ha right plt ylabel units sold plt title monthly sales plt tight_layout plt show copiar ha right alinea el borde derecho de cada etiqueta con su marca correspondiente lo que se ve más limpio después de la rotación configuración de valores y etiquetas de marcas personalizados pasa dos listas a xticks las posiciones de las marcas y las cadenas a mostrar import matplotlib pyplot as plt import numpy as np x np linspace 0 2 np pi 100 plt plot x np sin x ticks 0 np pi 2 np pi 3 np pi 2 2 np pi labels 0 π 2 π 3π 2 2π plt xticks ticks labels fontsize 12 plt ylabel sin x plt title sine wave with custom tick labels plt show copiar estilo de fuente de las etiquetas de marcas tanto xticks como yticks aceptan argumentos de palabra clave de fuente directamente import matplotlib pyplot as plt x 1 2 3 4 5 y 10 20 15 30 25 plt plot x y plt xticks fontsize 12 color steelblue plt yticks fontsize 12 color steelblue plt show copiar agregar anotaciones de texto la función text coloca una cadena en una posición arbitraria dentro del sistema de coordenadas de los ejes import matplotlib pyplot as plt x 1 2 3 4 5 y 2 4 3 6 5 plt plot x y marker o plt text 3 3 2 dip here fontsize 11 color crimson plt title text annotation example plt show copiar los dos primeros argumentos son las coordenadas x e y en unidades de datos anotación con flecha annotate dibuja una etiqueta más una flecha opcional que apunta a un punto de datos específico es la herramienta adecuada cuando deseas destacar valores atípicos o picos import matplotlib pyplot as plt x 1 2 3 4 5 y 4 7 2 9 3 plt plot x y marker o plt annotate peak xy 4 9 tip of the arrow the data point xytext 3 2 9 5 where the label sits arrowprops dict arrowstyle color black fontsize 12 plt title annotated line plot plt show copiar api orientada a objetos uso de métodos de axes todas las funciones anteriores son envoltorios de conveniencia alrededor de los ejes activos actuales cuando trabajas con múltiples subgráficos o cuando necesitas un control preciso usa los métodos del objeto axes directamente ax set_xlabel ax set_ylabel ax set_title ax legend y ax set_xticks import matplotlib pyplot as plt fig ax plt subplots months jan feb mar apr revenue 12000 15000 13000 18000 costs 8000 9000 10000 11000 ax plot months revenue marker o label revenue ax plot months costs marker s label costs linestyle ax set_xlabel month fontsize 12 ax set_ylabel amount fontsize 12 ax set_title revenue vs costs q1 fontsize 14 ax legend loc upper left plt tight_layout plt show copiar prefiere el estilo orientado a objetos cuando tu script crea más de un eje los atajos plt se dirigen a cualquiera que sea el eje activo en ese momento lo que puede producir errores difíciles de rastrear en figuras con múltiples subgráficos referencia rápida objetivo función pyplot método axes etiqueta del eje x plt xlabel ax set_xlabel etiqueta del eje y plt ylabel ax set_ylabel título del gráfico plt title ax set_title título de la figura plt suptitle fig suptitle leyenda plt legend ax legend etiquetas de marcas x plt xticks ax set_xticks ax set_xticklabels etiquetas de marcas y plt yticks ax set_yticks ax set_yticklabels texto libre plt text ax text anotar flecha plt annotate ax annotate capítulos relacionados matplotlib plotting dibujar líneas 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