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description=Aprende a crear y personalizar gráficos de pastel en Python con Matplotlib: colores, explosión, donut, etiquetas, leyendas y guardado en archivo.;

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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 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de datos 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 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 pastel con matplotlib aprende a crear y personalizar gráficos de pastel en python con matplotlib colores explosión donut etiquetas leyendas y guardado en archivo los gráficos de pastel dividen un círculo en sectores donde el ángulo de cada sector es proporcional al valor que representa funcionan mejor cuando tienes un número pequeño de categorías idealmente 2 6 y quieres mostrar cómo cada parte se relaciona con el todo por ejemplo la cuota de mercado por producto o la distribución del presupuesto por departamento este capítulo cubre desde un primer gráfico mínimo hasta técnicas avanzadas como gráficos de donut posicionamiento personalizado de etiquetas y guardado de figuras listas para publicación todos los ejemplos usan matplotlib pyplot la api estándar de alto nivel instalación y configuración si aún no has instalado matplotlib ejecuta este comando en tu terminal pip install matplotlib copiar cada ejemplo de este capítulo comienza con esta importación import matplotlib pyplot as plt copiar plt es el alias convencional para matplotlib pyplot te da acceso a funciones como plt pie plt title y plt show crear un gráfico de pastel básico plt pie es la función principal como mínimo recibe una secuencia de valores numéricos las proporciones se calculan automáticamente import matplotlib pyplot as plt labels desktop mobile tablet values 60 30 10 plt pie values labels labels autopct 1 1f plt title website visitors by device plt show copiar parámetros clave utilizados aquí parámetro propósito values datos numéricos matplotlib los convierte en proporciones labels nombres de categorías dibujados junto a cada sector autopct cadena de formato para las etiquetas de porcentaje 1 1f produce 60 0 el gráfico comienza a dibujar sectores en sentido antihorario desde la posición de las 3 en punto por defecto la siguiente sección explica cómo cambiar eso controlar la rotación con startangle establecer startangle 90 rota el gráfico completo para que el primer sector comience en la posición de las 12 en punto que es el punto de partida más natural para la mayoría de los lectores import matplotlib pyplot as plt labels desktop mobile tablet values 60 30 10 plt pie values labels labels autopct 1 1f startangle 90 plt title website visitors by device plt show copiar startangle acepta cualquier ángulo en grados medido en sentido antihorario desde el eje x positivo un valor de 90 apunta directamente hacia arriba personalizar los colores pasa una lista de códigos de color hexadecimales o colores con nombre al parámetro colors la lista debe tener al menos tantos elementos como tus datos import matplotlib pyplot as plt labels desktop mobile tablet values 60 30 10 colors ff9999 66b3ff 99ff99 plt pie values labels labels colors colors autopct 1 1f startangle 90 plt title website visitors by device plt show copiar también puedes usar cualquiera de los mapas de colores integrados de matplotlib por ejemplo para obtener tres colores de la paleta tab10 import matplotlib pyplot as plt import matplotlib cm as cm labels desktop mobile tablet values 60 30 10 cmap cm get_cmap tab10 colors cmap i for i in range len values plt pie values labels labels colors colors autopct 1 1f startangle 90 plt title website visitors by device plt show copiar explotar un sector el parámetro explode desplaza uno o más sectores hacia afuera para llamar la atención sobre ellos toma una tupla de valores flotantes uno por sector un valor de 0 1 desplaza un sector un 10 del radio del gráfico import matplotlib pyplot as plt labels desktop mobile tablet values 60 30 10 colors ff9999 66b3ff 99ff99 explode 0 1 0 0 offset the first slice desktop only plt pie values labels labels colors colors explode explode autopct 1 1f startangle 90 shadow true drop shadow for depth plt title website visitors by device plt show copiar establecer shadow true añade una sombra sutil que enfatiza aún más el sector explodido añadir un título y una leyenda usa plt title para el título del gráfico y plt legend para un cuadro de leyenda separado una leyenda es útil cuando el texto de las etiquetas es largo o cuando los sectores son demasiado pequeños para etiquetarlos claramente import matplotlib pyplot as plt labels desktop mobile tablet values 60 30 10 colors ff9999 66b3ff 99ff99 plt pie values labels labels colors colors autopct 1 1f startangle 90 plt title website visitors by device plt legend title device type loc lower right plt show copiar loc acepta cadenas de posición estándar como upper right lower left y center también puedes proporcionar una tupla bbox_to_anchor para una colocación precisa a nivel de píxel controlar la distancia de las etiquetas dos parámetros controlan qué tan lejos se sitúan las etiquetas del centro del gráfico labeldistance distancia de la etiqueta de categoría desde el centro como fracción del radio el valor por defecto es 1 1 justo fuera del sector pctdistance distancia de la etiqueta de porcentaje autopct desde el centro el valor por defecto es 0 6 dentro del sector import matplotlib pyplot as plt labels desktop mobile tablet values 60 30 10 plt pie values labels labels autopct 1 1f startangle 90 labeldistance 1 2 push category labels further out pctdistance 0 75 move percentages slightly outward from center plt title website visitors by device plt show copiar aumenta pctdistance cuando los sectores son grandes y la posición por defecto se ve saturada redúcelo cuando tienes muchos sectores pequeños crear un gráfico de donut un gráfico de donut es un gráfico de pastel con un agujero en el centro usa el parámetro wedgeprops para establecer un ancho de anillo expresado como fracción del radio por ejemplo width 0 5 deja el 50 del radio como el agujero import matplotlib pyplot as plt labels desktop mobile tablet values 60 30 10 colors ff9999 66b3ff 99ff99 plt pie values labels labels colors colors autopct 1 1f startangle 90 pctdistance 0 85 wedgeprops dict width 0 5 ring width 50 of radius plt title website visitors by device plt show copiar los gráficos de donut son populares porque el centro vacío proporciona espacio para un recuento total o una métrica resumen que puedes añadir con plt text 0 0 total n100 ha center va center fontsize 14 varios gráficos de pastel uno al lado del otro usa plt subplots para colocar dos o más gráficos de pastel en la misma figura cada llamada a ax pie apunta a su propio objeto de ejes import matplotlib pyplot as plt fig ax1 ax2 plt subplots 1 2 figsize 10 5 chart 1 this month labels desktop mobile tablet values_this_month 60 30 10 ax1 pie values_this_month labels labels autopct 1 1f startangle 90 ax1 set_title this month chart 2 last month values_last_month 70 20 10 ax2 pie values_last_month labels labels autopct 1 1f startangle 90 ax2 set_title last month fig suptitle website visitors by device fontsize 14 plt tight_layout plt show copiar fig suptitle añade un título por encima de todos los subgráficos plt tight_layout evita que las etiquetas se superpongan entre gráficos guardar un gráfico de pastel en un archivo reemplaza plt show con plt savefig para escribir el gráfico en disco en lugar de mostrarlo en una ventana esto es esencial para scripts que se ejecutan en servidores sin interfaz gráfica o para generar recursos de informes import matplotlib pyplot as plt labels desktop mobile tablet values 60 30 10 plt pie values labels labels autopct 1 1f startangle 90 plt title website visitors by device plt savefig pie_chart png dpi 150 bbox_inches tight copiar opciones comunes de savefig opción efecto dpi 150 resolución en puntos por pulgada 72 300 para uso típico bbox_inches tight recorta el espacio en blanco alrededor de la figura transparent true guarda con fondo transparente format svg escribe svg vectorial en lugar de png ráster problemas comunes valores que no suman 100 plt pie siempre normaliza los valores para que los sectores llenen el círculo completo si tus valores representan porcentajes que ya suman 100 está bien si representan recuentos brutos también está bien matplotlib divide cada valor por el total la etiqueta autopct siempre muestra la proporción no el valor bruto valores cero o negativos matplotlib omite silenciosamente los sectores con valor cero no producen ningún sector visible los valores negativos generan un valueerror fíltralos antes de llamar a plt pie demasiados sectores los gráficos de pastel se vuelven ilegibles con más de 6 8 sectores para muchas categorías considera un gráfico de barras en su lugar como alternativa agrupa las categorías más pequeñas en un sector otros superposición de etiquetas cuando los sectores son pequeños las etiquetas colisionan las soluciones incluyen aumentar labeldistance usar una leyenda en lugar de etiquetas en línea establece labels none y llama a plt legend o usar un gráfico de donut con más espacio en el exterior referencia rápida parámetro tipo por defecto propósito x sequence los valores de datos labels list none nombres de categorías colors list cycle colores de los sectores explode tuple none desplazamiento por sector desde el centro autopct str callable none formato para las etiquetas de porcentaje pctdistance float 0 6 distancia de la etiqueta pct desde el centro labeldistance float 1 1 distancia de la etiqueta de categoría desde el centro startangle float 0 ángulo inicial en grados shadow bool false sombra paralela wedgeprops dict none propiedades pasadas a cada cuña p ej width para donut counterclock bool true dirección en que se dibujan los sectores temas relacionados gráficos de barras con matplotlib mejores que los gráficos de pastel cuando tienes muchas categorías o necesitas comparaciones precisas histogramas con matplotlib para visualizar la distribución de datos continuos etiquetas en matplotlib cómo añadir y dar estilo a las etiquetas de ejes títulos y anotaciones subgráficos en matplotlib colocar varios gráficos en una misma figura was this page helpful yes no previous histogramas con matplotlib next primeros pasos on this page instalación y configuración crear un gráfico de pastel básico controlar la rotación con startangle personalizar los colores explotar un sector añadir un título y una leyenda controlar la distancia de las etiquetas crear un gráfico de donut varios gráficos de pastel uno al lado del otro guardar un gráfico de pastel en un archivo problemas comunes referencia rápida temas relacionados w3docs tutoriales ejemplos ejercicios fragmentos y cuestionarios gratuitos para la web desde 2014 libros aprender html aprender css aprender javascript aprender git aprender java 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