Introducción a Matplotlib en Python

Matplotlib es una biblioteca de gráficos de Python que los expertos en aprendizaje automático usan principalmente para crear visualizaciones estáticas e interactivas.

¿Qué es Mathplotlib?

Mathplotlib es la creación de John D. Hunter en 2003, lanzada el 8 de mayo de 2021, y tiene una versión actual de 3. 4. 2.

Esta biblioteca está escrita principalmente en Python, con el resto escrito en C y JavaScript, por lo que es compatible con la plataforma.

Matplotlib usa Numpy, una extensión numérica de Python. Su extensión con Numpy aumenta su viabilidad como alternativa de código abierto y hace que sea preferible a MATLAB.

Para aplicaciones gráficas de Python, Matplotlib permite que los gráficos estáticos se construyan sobre él utilizando la API orientada a objetos con la que viene.

Los usuarios pueden usar solo unas pocas líneas escritas de código Python para visualizar sus datos utilizando una variedad de gráficos, incluidos gráficos de puntos, gráficos de barras, histogramas, gráficos de barras, gráficos circulares, gráficos de línea y tragos de caja.

Puede usar Matplotlib para crear gráficos en entornos que incluyen Python Shell, Jupyter Notepad, Jupyter Lab, y el uso de Pycharm o Anaconda y en servidores de aplicaciones web como Flask y Django en una variedad de plataformas.

Como en Matlab, puede manipular en gran medida gráficos en términos de fuentes, líneas, colores y estilos.

Después de una breve introducción de la Biblioteca Matplotib en Python, veamos cómo podemos personalizarla en nuestros sistemas.

Personalización del entorno matplotlib

Al igual que cualquier otro paquete y biblioteca de Python, puede instalar la biblioteca Matplotlib precompilada y sus paquetes en todos los sistemas operativos utilizando el Manager de paquetes PIP.

Por supuesto, esto requiere que primero instale Python y el paquete PIP en su sistema.

Los siguientes comandos muestran la versión de Python y Pip para verificar que estas herramientas ya están instaladas.

Verifique si está instalado Python

Pytho n-Versión

Compruebe si PIP está instalado

pi p-v

Instalar Mathplotlib

El siguiente comando instala el paquete matplotlib desde el índice del paquete Python (PYPI).

Pytho n-M PIP Instalar matplotlib

Este comando descarga e instala los paquetes Matplotlib apropiados. Una vez que se complete la instalación, debería ver un mensaje de instalación exitoso.

Las organizaciones empresariales encuentran que los gráficos circulares son útiles para presentar información relevante, como operaciones, ventas o recursos.

№3. Histograma

Un histograma muestra la distribución numérica de datos. Utiliza intervalos continuos para dividir los datos en secciones distintas.

La principal diferencia entre un gráfico de barras y un histograma es el tipo de datos que manejan. Mientras que los histogramas manejan el tipo de datos continuos, los histogramas en su lugar manejan datos categóricos

Matplotlib usa la función Hist (), que utiliza una matriz de valores aleatorios o definidos para crear un histograma.

№ 4. Gráficos de línea

Estos gráficos son útiles para mostrar la relación entre dos valores de datos, que definimos como numéricos y categóricos, basados en X e Y.

Los gráficos de línea son importantes para rastrear los cambios en los valores de los datos a lo largo del tiempo.

№ 5. gráficos de dispersión

Los gráficos de dispersión indican relaciones, incluidas las correlaciones entre variables en los datos. También es útil para identificar valores atípicos.

En los gráficos de puntos, se utilizan puntos para representar la relación entre las variables en los datos y cómo un cambio en una variable puede afectar a otra.

Cómo crear gráficos en matplotlib

Matplotlib utiliza diferentes funciones para crear diferentes gráficos. También usa muy pocas líneas de código para crear una gráfica.

A continuación vemos cómo crear diferentes parámetros de trazado utilizando diferentes funciones en Matplotlib.

№1. Parcela de bar en matplotlib

Las gráficas de barras, como se explicó anteriormente, muestran categorías de datos utilizando barras y ejes, que representan una comparación entre categorías en un eje y los valores de categoría correspondientes en el otro eje.

La función Bar () en matplotlib acepta diferentes diseños de argumentos para describir el diseño de las barras, como se muestra a continuación.

plt. bar (x, y, altura, ancho, fondo, alinearse)

Los parámetros X e Y representan los valores de coordenadas X y los valores de coordenadas y de la barra en el gráfico. El parámetro de ancho representa el ancho de la barra y el parámetro de altura representa la altura de la barra.

Por ejemplo, representemos el número de perros y gatos en un refugio de animales llamado x.

Importar matplotlib. pyplot como plt import numpy como np x = [«gatos», «perros»] plt. xlabel («gatos y perros en refugio») plt. ylabel («no. de animales en refugio») plt. title («Número de gatos y perros en el refugio x») y = [300, 350] plt. bar (x, y, color = «negro», ancho = 0. 5)

Salida de histograma en Mathplotlib

Como en nuestro ejemplo anterior, puede especificar opcionalmente el color de las barras usando el atributo de color. Además, plt. xlabel y p. ylabel nombran los ejes x e y respectivamente, y plt. title nombra el gráfico.

№ 2. Cómo crear un gráfico de pastel

Matplotlib usa la función PIE (), que viene con el módulo Pyplot, para trazar un gráfico circular. La función representa los datos que se trazarán como una matriz.

matplotlib. pyplot. pie (Data, Explode = None, Labels = None, Colors = None, AutoPCT = None, Shadow = False)

El parámetro de colores especifica el color de los sectores del gráfico circular. Puede usar una matriz de valores para especificar un color para cada porción.

Para incluir más información sobre cada fragmento en el gráfico PIE, el argumento AutoPCT agrega los porcentajes numéricos que representa cada fragmento, utilizando la notación de formato de cadena de Python. La brecha toma una matriz de valores que comienzan con 0, 1 como argumento para definir la distancia de la porción desde el centro del gráfico circular.

Construyamos un gráfico circular que represente los recursos, en porcentajes, asignados a un proyecto en particular.

import matplotlib. pyplot como plt import numpy como np y = np. array ([25, 10, 45, 20]) myLabels = [«w», «x», «y», «z»] explossalues = [0. 1, 0. 2, 0, 0, 0] Colors = [‘Tab: Blue’, ‘Tab: Green’, ‘Tab: Orange’, ‘Tab: Red’] Plt. Título («Recursos asignados para un proyecto aleatorio») plt. pie (y, etiquetas = myLabels, colores = colores, explose = explodeValues, autopct = «%1. 1f %%%%», shadow = true) plt. show ()

Mostrar un gráfico circular en Mathplotlib

El gráfico anterior muestra un gráfico circular con cuatro segmentos etiquetados como W, X, Y y Z respectivamente. Los valores de espaciado determinan qué tan lejos del centro de la tabla de circular se ubicarán las rodajas.

En el diagrama anterior, X está más lejos porque su valor de separación es más grande que los demás. El atributo de sombra agrega una sombra a la tabla PIE como se muestra en la imagen, mientras que AutoPCT establece el porcentaje relativo a todo el gráfico de PIE que representa cada corte.

№3. Creación de un cuadro de histograma

Con un histograma, utilizaremos una serie de intervalos para representar un rango de valores dados en el eje x. El eje Y, por otro lado, representará información de frecuencia.

A diferencia de otros gráficos, trazar un histograma en matplotlib requiere algunos pasos predefinidos que deben seguirse para crear el gráfico.

Estos pasos incluyen:

matplotlib. pyplot. scatter (x_axis_data, y_axis_data, s = none, c = none, marker = none, cmap = none, vmin = none, vmax = none, alfa = none, linewidths = none, edgecolors = none)

Los parámetros X_AXIS_DATA y Y_AXIS_DATA no se pueden dejar vacío, a diferencia de los otros parámetros, que pueden ser opcionales y establecerse en ninguno. Mientras que el argumento X__AXIS_DATA especifica la matriz de datos para el eje x, y_axis_data especifica la matriz de datos para el eje y.

Ejemplo de una gráfica de puntos en matplotlib

importador matplotlib. pyplot como plt x = [15, 17, 18, 27, 22, 27, 32, 14, 11, 12, 29, 16] y = [19, 16, 17, 18, 10, 26, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 27, 14, 18, 17, 35] plt. title (‘Ejemplo de gráfico de dispersión’) plt. xlabel (‘x variable’) plt. ylabel (‘y variable’) plt. scatter (x, y, c = «verde») # Para mostrar la trama plt. show ()

Su salida se verá así:

Salida de una gráfica de puntos en Mathplotlib

¿Qué es subplot () en matplotlib?

La función subplot () se puede usar para dibujar múltiples gráficos en una sola figura matplotlib. Esto le permite ver y comparar múltiples gráficos en una figura.

Esta función devolverá una tupla con tres argumentos; filas y columnas como el primer y segundo argumento respectivamente, y el índice de gráfico actual como el tercer argumento.

Las filas y columnas definen claramente el diseño matplotlib.

Por lo tanto, Plt. Subplot (2, 1, 1), por ejemplo, mostrará una forma de matplotlib con dos filas y una columna, y este gráfico será el primer gráfico.

Por otro lado, Plt. Subplot (2, 1, 2) muestra un segundo gráfico con dos filas y una columna.

Trazar estos dos gráficos los creará uno encima del otro, como en el ejemplo a continuación.

Importar matplotlib. pyplot como plt import numpy como np #plot 1: x = np. array ([2, 4, 6, 8]) y = np. array ([3, 6, 9, 12]) plt. subtrama (2, 1, 1) plt. plot (x, y) #plot 2: x = np. array ([3, 6, 9, 12]) y = np. array ([1, 2, 3, 4]) plt. subplot (2, 1, 2) plt. plot (x, y) plt. show ()

La salida del ejemplo anterior se verá como la imagen a continuación.

Usando otro ejemplo, usemos la función de la subplot para trazar dos figuras con una fila y dos columnas. Esto mostrará las parcelas una al lado de la otra.

Importar matplotlib. pyplot como plt import numpy como np #plot 1: x = np. array ([2, 4, 6, 8]) y = np. array ([3, 6, 9, 12]) plt. subtrama (1, 2, 1) plt. plot (x, y) #plot 2: x = np. array ([3, 6, 9, 12]) y = np. array ([1, 2, 3, 4]) plt. subplot (1, 2, 2) plt. plot (x, y) plt. show ()

En el ejemplo anterior, se mostrará el siguiente resultado.

Bueno, fue interesante interactivamente, ¿qué crees?

Ultimas palabras

Matplotlib es una biblioteca de visualización ampliamente utilizada en Python. Su interactividad y facilidad de uso, incluso para principiantes, lo convierten en una herramienta aún mejor para graficar en Python.

Este artículo analizó ejemplos de los diversos gráficos que las funciones que vienen con matplotlib pueden crear, incluidos gráficos circulares, gráficos de barras, histogramas, gráficos de barras y parcelas de puntos.

Por supuesto, Python tiene varias otras bibliotecas que el aprendizaje automático y los científicos de datos pueden usar para crear visualizaciones.

Puede explorar más gráficos que puede crear con matplotlib y qué funciones usará para crear un gráfico.

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