Módulo 5 - Tema 3 - Matplotlib

Módulo 5

Tema 3

Imagen tomada de: https://matplotlib.org/3.1.1/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.html

Introducción

Para finalizar el módulo V, conoceremos la biblioteca Matplotlib, la cual es una biblioteca de visualización en Python que se utiliza para crear gráficos y visualizaciones de datos. Es una de las bibliotecas más populares y ampliamente utilizadas para generar gráficos en diversas formas y estilos. Matplotlib es extremadamente flexible y te permite crear una amplia variedad de tipos de gráficos para comunicar y analizar datos de manera efectiva.

¿Qué puedes hacer con Matplotlib?

1. Gráficos de líneas y dispersión: Puedes crear gráficos simples de líneas y dispersión para visualizar relaciones entre dos variables.
2. Gráficos de barras y histogramas: Matplotlib permite crear gráficos de barras para comparar diferentes categorías o valores, así como histogramas para mostrar la distribución de datos numéricos.
3. Gráficos de torta: Puedes utilizar Matplotlib para crear gráficos de torta (o pie charts) para representar proporciones de diferentes categorías.

¿Qué puedes hacer con Matplotlib?

4. Gráficos de área y apilados: Matplotlib es capaz de crear gráficos de área para mostrar cómo diferentes categorías contribuyen a una totalidad, y también gráficos apilados para comparar componentes individuales en diferentes series.5. Gráficos de caja y bigotes: Los gráficos de caja (box plots) y bigotes (whisker plots) son útiles para visualizar la distribución y los valores atípicos de un conjunto de datos. 6. Gráficos 3D: Matplotlib admite gráficos tridimensionales, lo que es útil para visualizar datos en tres dimensiones.

¿Qué puedes hacer con Matplotlib?

7. Gráficos de contorno y de superficie: Puedes crear gráficos de contorno y superficie para visualizar datos en función de dos o tres variables, respectivamente.8. Anotaciones y personalización: Matplotlib te permite personalizar muchos aspectos de tus gráficos, como títulos, etiquetas de ejes, leyendas, colores, estilos de línea y más. También puedes agregar anotaciones y textos explicativos a tus gráficos. 9. Subgráficos múltiples: Puedes crear subgráficos múltiples en una misma figura para comparar varios gráficos en un solo espacio. 10. Interactividad y exportación: Además de generar gráficos estáticos, Matplotlib también permite agregar interactividad, y también puedes exportar tus gráficos a diferentes formatos, como imágenes PNG, PDF y más.

¿Dónde se aplica Matplotlib?

Matplotlib es una biblioteca esencial en el ecosistema de Python para visualización de datos. Es utilizada en una variedad de campos, desde análisis de datos y ciencia de datos hasta investigación científica y visualización de resultados en general.

Imagen tomada de: https://matplotlib.org

Ejemplos, Tutoriales y Documentación

Podrás encontrar tutoriales básicos y muchos ejemplos en el sitio oficial de Matplotlib, así como la documentación detallada de cada instrucción de la librería. Te recomendamos consultar en la documentación oficial la función que realiza cada instrucción en los siguientes ejemplos, y visitar los tutoriales si quieres conocer más sobre el tema. Ejemplos: Tutoriales: Documentación:

https://matplotlib.org/stable/gallery/index

https://matplotlib.org/stable/tutorials/index.html

https://matplotlib.org/stable/api/index.html

Imagen tomada de: https://pixabay.com/es/photos/algoritmo-fotos-por-la-máquina-3859536/

Tipo de gráficas

Existen diferentes tipos de gráficas que son útiles para visualizar la relación entre los datos. Algunos de los tipos más comunes son:

• Comparación: Muestra el vínculo entre diferentes categorías.

• Distribución: Ayuda a encontrar valores o tendencias atípicos en un periodo de tiempo.

• Composición: Muestran los cambios a lo largo de un periodo de tiempo.

• Relación: Muestran el vínculo entre al menos dos variables.

Ejemplos de tipos de gráficas con Matplotlib

A continuación, veremos algunos ejemplos de las siguientes representaciones gráficas:

• Diagramas de barras
• Histogramas
• Diagramas de caja
• Diagramas de dispersión
• Diagramas de contorno
• Mapas de color

Imagen tomada de: https://pixabay.com/es/photos/computadora-portátil-negocio-1836990/

Instrucciones

Cada uno de los siguientes ejemplos consiste en dos actividades: 1. Captura el programa. Se proporciona un código en Python acompañado de una breve explicación del funcionamiento de sus instrucciones. Deberás capturar ese código en el intérprete de Python. Antes de ejecutar el programa, intenta determinar cuál será la salida que se mostrará en pantalla. 2. Ejecuta el código. El resultado está en la dispositiva siguiente al código. Verifica si la gráfica que observas en pantalla coincide con lo que habías pensado. En caso de no ser así, analizar cada línea y experimenta haciendo cambios en el programa para determinar la causa de las diferencias.

Diagramas de barras

Diagramas de barras - Resultado

Diagramas de histograma

Histogramas - Resultado

Nota: Al generar datos aleatorios, la gráfica no quedará exactamente con los mismos datos.

Diagramas de caja

Diagramas de caja - Resultado

Diagramas de dispersión

Diagramas de dispersión - Resultado

Diagramas de contorno

Diagramas de contorno - Resultado

Mapas de color

Mapas de color - Resultado

Recomendación para explorar

Si quieres practicar los conocimientos adquiridos en este módulo, podrás encontrar una gran cantidad de archivos con datos reales en los siguientes depósitos públicos para Ciencia de Datos:

Awesome Public Datasets:

https://github.com/awesomedata/awesome-public-datasets

Data World:

https://data.world/datasets/open-data

Kaggle Datasets:

https://www.kaggle.com/datasets