Matplotlib: Visualización de Datos en Python

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Cuando se trata de representar gráficamente datos en Python, Matplotlib es la biblioteca de confianza para crear visualizaciones impresionantes. En esta entrada, exploraremos las capacidades de Matplotlib para crear gráficos y representar datos de manera efectiva y atractiva.

Un Vistazo a Matplotlib

Matplotlib te permite graficar tus datos en Figuras (por ejemplo, ventanas, widgets de Jupyter, etc.), cada una de las cuales puede contener uno o más Ejes, un área donde se pueden especificar puntos en términos de coordenadas x-y (o theta-r en un gráfico polar, x-y-z en un gráfico 3D, etc.). 

Componentes de una Figura en Matplotlib

Una Figura en Matplotlib consta de varios componentes:

•  Figura: La figura completa. Lleva un registro de todos los Ejes secundarios, un grupo de "Artistas especiales" (como títulos, leyendas de la figura, barras de colores, etc.) e incluso subfiguras anidadas.
•  Ejes (Axes): Un Eje es un Artista adjunto a una Figura que contiene un área para representar datos. Normalmente, incluye dos (o tres en el caso de gráficos 3D) objetos de Eje (ten en cuenta la diferencia entre Ejes y Eje) que proporcionan marcas y etiquetas de marcas para escalas en el Eje.
•  Eje (Axis): Estos objetos establecen la escala y los límites, generan marcas (las marcas en el Eje) y etiquetas de marcas (cadenas que etiquetan las marcas). La ubicación de las marcas está determinada por un objeto Locator, y las cadenas de etiquetas de marcas están formateadas por un Formateador.
•  Artista (Artist): Básicamente, todo lo visible en la Figura es un Artista (incluso objetos como Text, Line2D, objetos de colección, objetos de parche, etc.). Cuando se renderiza la Figura, todos los Artistas se dibujan en el lienzo. La mayoría de los Artistas están vinculados a un Eje; dicho Artista no puede ser compartido por múltiples Ejes ni moverse de uno a otro.

Tipos de Entradas para Funciones de Gráficos

Las funciones de gráficos en Matplotlib esperan entradas como objetos numpy.array o numpy.ma.masked_array, o objetos que puedan convertirse en numpy.array mediante `numpy.asarray`. Ten en cuenta que las clases similares a matrices ("array-like"), como objetos de datos de pandas y `numpy.matrix`, pueden no funcionar como se espera. La convención común es convertirlas primero en objetos `numpy.array` antes de graficar.

La mayoría de los métodos también pueden analizar un objeto indexable por cadena, como un diccionario, una matriz numpy estructurada o un DataFrame de pandas. Matplotlib te permite proporcionar el argumento de palabra clave `data` y generar gráficos pasando las cadenas correspondientes a las variables x e y.

Estilos de Codificación

Matplotlib admite tanto el estilo orientado a objetos como el estilo pyplot para crear gráficos. El estilo orientado a objetos implica crear explícitamente Figuras y Ejes, y luego llamar a métodos en ellos, mientras que el estilo pyplot utiliza funciones pyplot para crear y gestionar implícitamente Figuras y Ejes. El estilo que elijas dependerá de tus necesidades específicas.

Color Mapeado de Datos

Matplotlib permite representar datos tridimensionales mediante la asignación de colores en un mapa de colores. Puedes utilizar funciones como `pcolormesh`, `contourf`, `imshow` y `scatter` para lograr esto. También puedes personalizar colormaps y normalizaciones para obtener la apariencia deseada.

Creación de Subgráficos y Diseño

Matplotlib te permite abrir múltiples Figuras con múltiples llamadas a `plt.figure()` o `plt.subplots()`. Puedes agregar varios Ejes de diferentes maneras, incluso con diseños complejos utilizando `subplot_mosaic`. Además, puedes trabajar con Ejes secundarios o Ejes secundarios x/y para representar datos en diferentes escalas o unidades.

Matplotlib es una herramienta versátil para la visualización de datos en Python, y esta entrada solo rasca la superficie de sus capacidades. Ya sea que necesites crear gráficos simples o visualizaciones complejas, Matplotlib es una biblioteca esencial en tu caja de herramientas de análisis de datos.

 

Documentación oficial:

MatPlotLib - https://matplotlib.org/stable/users/explain/quick_start.html

 

Procesamiento de texto realizado gracias a:

OpenAI - https://chat.openai.com/

 

Procesamiento de imagen realizado gracias a:

HuggingFace - https://hugginface.co/