Pyplot
Aquí tienes algunos de los métodos más comunes de matplotlib.pyplot (abreviado como plt), una librería muy utilizada en Python para la generación de gráficos:
1. plt.plot() — Gráfico de líneas
Este método se utiliza para generar gráficos de líneas simples o para representar puntos.
- Uso: “`python import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np
x = np.linspace(0, 10, 100) y = np.sin(x)
plt.plot(x, y) plt.title(‘Seno de x’) plt.xlabel(‘x’) plt.ylabel(‘sin(x)’) plt.show()
### 2. **`plt.scatter()`** — Gráfico de dispersión
Se utiliza para representar un conjunto de puntos en un plano (x, y).
- **Uso:**
```python
x = np.random.rand(50)
y = np.random.rand(50)
plt.scatter(x, y, color='r')
plt.title('Gráfico de dispersión')
plt.xlabel('X')
plt.ylabel('Y')
plt.show()
3. plt.bar() — Gráfico de barras
Se usa para crear gráficos de barras verticales.
- Uso: “`python labels = [‘A’, ‘B’, ‘C’, ‘D’] values = [5, 7, 3, 8]
plt.bar(labels, values, color=’green’) plt.title(‘Gráfico de barras’) plt.show()
### 4. **`plt.hist()`** — Histograma
Genera un histograma para mostrar la distribución de una variable.
- **Uso:**
```python
data = np.random.randn(1000)
plt.hist(data, bins=30, color='blue', edgecolor='black')
plt.title('Histograma')
plt.xlabel('Valor')
plt.ylabel('Frecuencia')
plt.show()
5. plt.pie() — Gráfico circular (de pastel)
Genera un gráfico circular para representar proporciones.
- Uso: “`python sizes = [15, 30, 45, 10] labels = [‘A’, ‘B’, ‘C’, ‘D’] colors = [‘gold’, ‘yellowgreen’, ‘lightcoral’, ‘lightskyblue’]
plt.pie(sizes, labels=labels, colors=colors, autopct=’%1.1f%%’, startangle=140) plt.title(‘Gráfico circular’) plt.show()
### 6. **`plt.boxplot()`** — Diagrama de caja (boxplot)
Se utiliza para representar la dispersión de los datos, incluyendo los cuartiles y los valores atípicos.
- **Uso:**
```python
data = np.random.rand(100)
plt.boxplot(data)
plt.title('Boxplot')
plt.show()
7. plt.subplot() — Subgráficos
Permite dividir el área gráfica en varias partes para colocar múltiples gráficos.
- Uso: “`python x = np.linspace(0, 10, 100) y1 = np.sin(x) y2 = np.cos(x)
plt.subplot(2, 1, 1) plt.plot(x, y1) plt.title(‘Seno’)
plt.subplot(2, 1, 2) plt.plot(x, y2) plt.title(‘Coseno’)
plt.tight_layout() # Evitar solapamiento de gráficos plt.show()
### 8. **`plt.errorbar()`** — Gráfico con barras de error
Este método se utiliza para mostrar errores o incertidumbres en los datos.
- **Uso:**
```python
x = np.arange(10)
y = 2 * x + 1
errors = np.random.rand(10)
plt.errorbar(x, y, yerr=errors, fmt='o', color='black', ecolor='red', capsize=5)
plt.title('Gráfico con barras de error')
plt.show()
9. plt.fill_between() — Relleno entre dos curvas
Se utiliza para llenar el área entre dos curvas.
- Uso: “`python x = np.linspace(0, 10, 100) y1 = np.sin(x) y2 = np.cos(x)
plt.fill_between(x, y1, y2, color=’gray’, alpha=0.3) plt.plot(x, y1, label=’Seno’) plt.plot(x, y2, label=’Coseno’) plt.title(‘Relleno entre dos curvas’) plt.legend() plt.show()
### 10. **`plt.legend()`** — Añadir leyenda
Permite añadir leyendas a los gráficos para identificar diferentes series de datos.
- **Uso:**
```python
x = np.linspace(0, 10, 100)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)
plt.plot(x, y1, label='Seno')
plt.plot(x, y2, label='Coseno')
plt.title('Gráfico con leyenda')
plt.legend(loc='upper right')
plt.show()
11. plt.savefig() — Guardar una gráfica en archivo
Permite guardar el gráfico como un archivo (e.g., PNG, PDF).
- Uso:
plt.plot(x, y1) plt.title('Gráfico guardado') plt.savefig('grafico.png') # Guarda como PNG plt.show()
Estos son algunos de los métodos más utilizados en matplotlib.pyplot. Cada uno tiene muchas opciones para personalizar la visualización.