Análisis con Python uso Biblioteca Matplotlib
Análisis con Python uso Biblioteca Matplotlib.ipynb
Análisis con Python uso Biblioteca Matplotlib
Matplotlib, 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.
Paso 1: Instalación de Matplotlib
Si aún no tienes Matplotlib instalado, puedes hacerlo usando pip:
!pip install matplotlib
Requirement already satisfied:
matplotlib in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (3.7.1)
Requirement already satisfied:
contourpy>=1.0.1 in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from
matplotlib) (1.2.0)
Requirement already satisfied:
cycler>=0.10 in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from matplotlib)
(0.12.1)
Requirement already satisfied:
fonttools>=4.22.0 in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from
matplotlib) (4.46.0)
Requirement already satisfied:
kiwisolver>=1.0.1 in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from
matplotlib) (1.4.5)
Requirement already satisfied:
numpy>=1.20 in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from matplotlib)
(1.23.5)
Requirement already satisfied:
packaging>=20.0 in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from matplotlib)
(23.2)
Requirement already satisfied:
pillow>=6.2.0 in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from matplotlib)
(9.4.0)
Requirement already satisfied:
pyparsing>=2.3.1 in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from
matplotlib) (3.1.1)
Requirement already satisfied:
python-dateutil>=2.7 in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from
matplotlib) (2.8.2)
Requirement
already satisfied: six>=1.5 in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from
python-dateutil>=2.7->matplotlib) (1.16.0)
Paso 2: Importar las Bibliotecas Necesarias
Vamos a importar Matplotlib junto con otras bibliotecas útiles:
import
matplotlib.pyplot as
plt
import numpy as np
numpy es una biblioteca
que nos ayuda a manejar datos numéricos de manera eficiente.
Paso 3: Preparar los Datos
Vamos a crear algunos datos de ejemplo para graficar. Por ejemplo, podemos
simular una serie de datos de temperatura a lo largo de una semana:
dias = ['Lunes',
'Martes', 'Miércoles', 'Jueves', 'Viernes', 'Sábado', 'Domingo']
temperaturas = [22,
24, 19, 21, 23, 25, 20] #
Temperaturas en grados Celsius
Paso 4: Crear una Gráfica
Vamos a hacer una gráfica de líneas para visualizar la temperatura a lo
largo de la semana:
plt.plot(dias, temperaturas)
plt.title('Temperatura
a lo largo de la semana')
plt.xlabel('Día')
plt.ylabel('Temperatura
(°C)')
plt.show()
Este código genera una gráfica de líneas donde el eje X representa los días
de la semana y el eje Y las temperaturas.
Paso 5: Personalizar la Gráfica
Podemos personalizar nuestra gráfica cambiando colores, estilos de línea,
etc. Por ejemplo:
plt.plot(dias, temperaturas, color='red', linestyle='dashed', marker='o')
plt.title('Temperatura
a lo largo de la semana')
plt.xlabel('Día')
plt.ylabel('Temperatura
(°C)')
plt.grid(True)
plt.show()
Aquí, hemos añadido un color rojo a la línea, un estilo de línea
discontinua y marcadores en forma de círculo para cada punto de datos. También
hemos activado una cuadrícula para facilitar la lectura.
Conclusión
Este es un ejemplo básico, pero Matplotlib es muy poderoso y versátil,
permitiéndote crear desde gráficas sencillas hasta visualizaciones complejas.
Te recomiendo explorar la documentación oficial de Matplotlib para aprender más
sobre las capacidades de esta herramienta.