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description=Aprende a crear y personalizar gráficos de líneas en Python con Matplotlib. Cubre colores, estilos, marcadores, múltiples líneas, anotaciones y más.;

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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 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 líneas con matplotlib en python guía completa aprende a crear y personalizar gráficos de líneas en python con matplotlib cubre colores estilos marcadores múltiples líneas anotaciones y más la función plot de matplotlib es la herramienta principal para gráficos de líneas diagramas que conectan puntos de datos con una línea continua para mostrar tendencias a lo largo del tiempo o a través de una variable continua este capítulo cubre todo desde tu primer gráfico de onda sinusoidal hasta detalles profesionales como anotaciones regiones sombreadas y cómo guardar archivos listos para publicación antes de comenzar asegúrate de que matplotlib esté instalado pip install matplotlib copiar si eres nuevo en la biblioteca consulta primero los capítulos de introducción a matplotlib y primeros pasos cuándo usar un gráfico de líneas usa un gráfico de líneas cuando quieres mostrar tendencias a lo largo del tiempo precios de acciones temperatura a lo largo de los meses pérdida de entrenamiento por épocas el eje x representa una variable continua u ordenada tiempo distancia frecuencia necesitas comparar múltiples series que comparten el mismo eje x evita los gráficos de líneas para categorías sin orden un gráfico de barras es más claro en ese caso para la relación entre dos variables numéricas independientes sin orden implícito considera un gráfico de dispersión crear un gráfico de líneas básico la firma mínima es plt plot x y tanto x como y pueden ser listas de python o arrays de numpy import matplotlib pyplot as plt import numpy as np x np linspace 0 10 100 100 evenly spaced points from 0 to 10 y np sin x plt plot x y plt xlabel time s plt ylabel amplitude plt title sine wave plt tight_layout plt show copiar np linspace start stop num devuelve num valores equidistantes una forma conveniente de generar curvas suaves sin escribir un bucle plt tight_layout ajusta el espaciado para que las etiquetas de los ejes nunca queden recortadas es un buen hábito incluirla antes de cada llamada a show o savefig cambiar el color y el estilo de la línea usar la abreviatura de formato pasa una cadena de formato color marcador estilo de línea como tercer argumento posicional import matplotlib pyplot as plt import numpy as np x np linspace 0 10 100 y np sin x plt plot x y r red dashed line plt xlabel x plt ylabel sin x plt title red dashed sine wave plt tight_layout plt show copiar letras de color comunes b azul g verde r rojo c cian m magenta y amarillo k negro w blanco códigos de estilo de línea comunes sólido predeterminado discontinuo trazo punto punteado usar parámetros con nombre los parámetros con nombre son más legibles y ofrecen un control más preciso import matplotlib pyplot as plt import numpy as np x np linspace 0 10 100 y np sin x plt plot x y color steelblue linestyle linewidth 2 plt xlabel x plt ylabel sin x plt title styled line plt tight_layout plt show copiar parámetro qué controla valores de ejemplo color color de la línea red 3498db 0 2 0 6 0 8 linestyle patrón de trazos linewidth grosor en puntos 1 predeterminado 2 3 alpha transparencia 0 1 0 5 para 50 de opacidad añadir marcadores a los puntos de datos los marcadores dibujan un símbolo en cada punto de datos lo cual es útil cuando los datos sin procesar tienen pocos puntos y quieres mostrarlos explícitamente import matplotlib pyplot as plt import numpy as np x np linspace 0 2 np pi 9 only 9 points markers are visible y np sin x plt plot x y color darkorange linewidth 1 5 marker o circle marker markersize 8 markerfacecolor white markeredgewidth 1 5 plt xlabel x plt ylabel sin x plt title sine wave with markers plt tight_layout plt show copiar códigos de marcador comunes o círculo s cuadrado triángulo hacia arriba d diamante más x cruz estrella consulta el capítulo marcadores de matplotlib para ver la lista completa y opciones de formato avanzadas trazar múltiples líneas llama a plt plot más de una vez antes de plt show cada llamada añade una nueva línea a los mismos ejes pasa un argumento label y luego llama a plt legend para generar una leyenda automáticamente import matplotlib pyplot as plt import numpy as np x np linspace 0 10 200 y1 np sin x y2 np cos x y3 np sin x np exp x 5 damped sine plt plot x y1 label sin x linewidth 1 5 plt plot x y2 label cos x linewidth 1 5 linestyle plt plot x y3 label damped sin x linewidth 1 5 linestyle plt xlabel x plt ylabel y plt title multiple lines plt legend plt tight_layout plt show copiar matplotlib recorre automáticamente su paleta de colores predeterminada por lo que no necesitas especificar colores diferentes para cada línea a menos que quieras sobrescribirlos controlar los límites de los ejes plt xlim y plt ylim establecen el rango visible de cada eje pasa min max para acercar o alejar import matplotlib pyplot as plt import numpy as np x np linspace 0 10 200 y np sin x plt plot x y plt xlim 0 5 show only the first half plt ylim 1 2 1 2 plt xlabel x plt ylabel sin x plt title sine wave zoomed in plt tight_layout plt show copiar para que matplotlib determine un límite automáticamente mientras se fija el otro usa none como marcador de posición plt xlim none 5 deja el límite inferior en automático añadir una cuadrícula plt grid true añade una cuadrícula ligera que facilita la lectura de valores en el gráfico puedes apuntar solo a las marcas mayores o menores y controlar el estilo import matplotlib pyplot as plt import numpy as np x np linspace 0 10 200 y np sin x plt plot x y color steelblue linewidth 2 plt grid true linestyle color grey alpha 0 5 plt xlabel x plt ylabel sin x plt title sine wave with grid plt tight_layout plt show copiar consulta el capítulo cuadrícula de matplotlib para una discusión completa sobre la personalización de la cuadrícula anotar puntos plt annotate dibuja una etiqueta de texto con una flecha opcional que apunta a una coordenada de datos específica esto es útil para señalar picos valles o eventos significativos import matplotlib pyplot as plt import numpy as np x np linspace 0 10 200 y np sin x plt plot x y color steelblue linewidth 1 5 annotate the first peak approx x pi 2 plt annotate peak xy np pi 2 1 point to annotate xytext np pi 2 1 1 1 position of the text arrowprops dict arrowstyle color black fontsize 10 plt xlabel x plt ylabel sin x plt title annotated sine wave plt tight_layout plt show copiar rellenar entre líneas plt fill_between sombrea la región entre dos curvas o entre una curva y una constante esto es común para mostrar intervalos de confianza o bandas de incertidumbre import matplotlib pyplot as plt import numpy as np x np linspace 0 10 200 y np sin x simulate an upper and lower confidence bound upper y 0 3 lower y 0 3 plt plot x y color steelblue linewidth 2 label mean plt fill_between x lower upper alpha 0 2 color steelblue label 0 3 band plt xlabel x plt ylabel amplitude plt title line with confidence band plt legend plt tight_layout plt show copiar el argumento alpha controla cuán transparente es el sombreado los valores alrededor de 0 2 0 3 suelen funcionar bien para que la línea permanezca claramente visible usar la api orientada a objetos todos los ejemplos anteriores usan la interfaz sin estado plt que es conveniente para scripts de un solo gráfico para figuras más complejas múltiples subgráficos gráficos incrustados usa la api orientada a objetos donde trabajas con objetos explícitos figure y axes import matplotlib pyplot as plt import numpy as np x np linspace 0 10 200 y1 np sin x y2 np cos x fig ax plt subplots figsize 8 4 ax plot x y1 label sin x color steelblue linewidth 1 5 ax plot x y2 label cos x color darkorange linewidth 1 5 linestyle ax set_xlabel x ax set_ylabel y ax set_title oo style line plot ax legend ax grid true linestyle alpha 0 6 plt tight_layout plt show copiar la api orientada a objetos refleja las llamadas plt con prefijos ax set_ para etiquetas y títulos es el estilo preferido cuando necesitas organizar múltiples gráficos consulta subgráficos de matplotlib para más detalles guardar un gráfico de líneas en un archivo usa plt savefig antes de plt show especifica el formato del archivo mediante la extensión import matplotlib pyplot as plt import numpy as np x np linspace 0 10 200 y np sin x plt plot x y color steelblue linewidth 2 plt xlabel x plt ylabel sin x plt title saved line plot plt tight_layout plt savefig sine_wave png dpi 150 raster png at 150 dpi plt savefig sine_wave svg vector svg ideal for web print plt show copiar opciones de formato comunes png pdf svg eps usa svg o pdf cuando necesites una imagen escalable y lista para imprimir llama a savefig antes de show después de show la figura se borra y savefig produciría una imagen en blanco controlar el tamaño de la figura la figura predeterminada es de 6 4 4 8 pulgadas a 100 dpi cámbialo con figsize ancho_pulg alto_pulg import matplotlib pyplot as plt import numpy as np x np linspace 0 10 200 fig ax plt subplots figsize 10 4 wide and short ax plot x np sin x label sin linewidth 1 5 ax plot x np cos x label cos linewidth 1 5 linestyle ax set_xlabel x ax set_ylabel y ax set_title wide figure ax legend plt tight_layout plt show copiar referencia rápida tarea código gráfico de líneas básico plt plot x y línea roja discontinua abreviatura plt plot x y r parámetros de estilo con nombre plt plot x y color steelblue linestyle linewidth 2 añadir marcadores plt plot x y marker o markersize 6 múltiples líneas con leyenda llamar a plt plot dos veces plt legend establecer límites de ejes plt xlim 0 5 plt ylim 1 1 añadir cuadrícula plt grid true linestyle alpha 0 5 anotar un punto plt annotate text xy x0 y0 xytext xt yt arrowprops sombrear entre curvas plt fill_between x y_lower y_upper alpha 0 2 guardar en archivo plt savefig file png dpi 150 establecer tamaño de figura plt subplots figsize 10 4 capítulos relacionados introducción a matplotlib descripción general de la biblioteca e instalación matplotlib pyplot la interfaz pyplot en profundidad marcadores de matplotlib formas de marcadores y formato etiquetas de matplotlib etiquetas de ejes títulos y anotaciones cuadrícula de matplotlib añadir y dar estilo a las líneas de cuadrícula gráficos de dispersión de matplotlib relaciones entre dos variables gráficos de barras de matplotlib comparar cantidades entre categorías subgráficos de matplotlib múltiples gráficos en una figura was this page helpful yes no previous marcadores de matplotlib next etiquetas en matplotlib on this page cuándo usar un gráfico de líneas crear un gráfico de líneas básico cambiar el color y el estilo de la línea añadir marcadores a los puntos de datos trazar múltiples líneas controlar los límites de los ejes añadir una cuadrícula anotar puntos rellenar entre líneas usar la api orientada a objetos guardar un gráfico de líneas en un archivo controlar el tamaño de la figura referencia rápida capítulos rel...