Gráficos en Python: Librería Matplotlib

Es muy importante que antes de comenzar el siguiente tutorial de Python, te asegures de tener instalada la libreria Matplotlib, pues sin ella no podrás ejecutar los códigos que te voy a mostrar.

En los siguientes párrafos te proporciono algunos ejemplos básicos de código para generar gráficos en Python haciendo uso de la librería Matplotlib. Hay muchas librerias y muchos métodos para hacer gráficas con Python, sin embargo, en el día de hoy vamos a ver en concreto como hacerlos utilizando solamente esta librería.

Gráfico de líneas básico en Matplotlib

import matplotlib.pyplot as plt
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 6, 8, 10]
plt.plot(x, y)
plt.show()

import matplotlib.pyplot as plt
x = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
y = [2, 3, 4, 10, 20, 100]
plt.plot(x, y)
plt.show()

Gráfico de barras con Matplotlib

import matplotlib.pyplot as plt
x = ['A', 'B', 'C', 'D']
y = [3, 7, 2, 9]
plt.bar(x, y)
plt.show()

Gráfico de dispersión en Python

import matplotlib.pyplot as plt
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 6, 8, 10]
plt.scatter(x, y)
plt.show()

Gráfico de pastel o gráfico circular con Python

import matplotlib.pyplot as plt
labels = ['Manzanas', 'Platanos', 'Tomates', 'Berenjenas']
sizes = [20, 30, 40, 10]
plt.pie(sizes, labels=labels)
plt.show()

Crear histograma con Python

import matplotlib.pyplot as plt
data = [1, 2, 2, 3, 3, 3, 4, 4, 4, 4, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5]
plt.hist(data, bins=5)
plt.show()

Configuraciones avanzadas para Matplotlib

Matplotlib es una librería muy potente y completa para crear gráficos en Python. A continuación te proporciono algunas características y funciones adicionales que se pueden utilizar para personalizar y mejorar los gráficos creados con Matplotlib:

• Leyendas y etiquetas: se pueden utilizar las funciones plt.legend() y plt.xlabel(), plt.ylabel(), plt.title() para añadir leyendas y etiquetas a los ejes y al título de un gráfico.
• Personalizar el aspecto: se pueden utilizar funciones como plt.xlim(), plt.ylim() y plt.grid() para personalizar el rango de los ejes y mostrar o ocultar una malla en el gráfico.
• Gráficos de contorno y de superficie: Además de los gráficos básicos de línea, barras, pastel, etc, Matplotlib también tiene funciones para crear gráficos de contorno y de superficie, como plt.contour() y plt.meshgrid().
• Gráficos en 3D: Matplotlib también permite crear gráficos en 3D utilizando el módulo mpl_toolkits.mplot3d, para ello se usan las funciones plt.axes(projection='3d') y plt.scatter(x, y, z)
• Personalizar temas y estilos: Matplotlib proporciona una serie de estilos predefinidos que se pueden utilizar para personalizar el aspecto de un gráfico. Estos estilos se pueden seleccionar utilizando la función plt.style.use()
• Guardar Gráficos: El gráfico generado puede ser guardado en un archivo, puede guardar el gráfico en formatos como PNG, PDF, EPS, SVG, PGF y en diferentes tamaños. plt.savefig('nombre_archivo.png')
• Subplots: Es posible crear múltiples gráficos en una sola ventana utilizando la función plt.subplots(), se puede controlar el número de filas, columnas y cada subplot puede ser accedido y modificado individualmente.