Graficar con matplotlib
14 pasos en 4 series de Python.
matplotlib es viejo, enorme, y sigue siendo de lo que están hechas la mayoría de las figuras científicas. Lo más útil que puedes aprender es el modelo de objetos de figura y ejes, porque casi todo ejemplo confuso en línea es confuso por mezclarlo con la máquina de estados de pyplot.
Catorce pasos: figuras y ejes, los tipos de gráfica que cubren la mayoría de las necesidades, y luego el trabajo de anotación, escalas y leyendas que convierte una gráfica en algo que un lector de verdad puede interpretar.
Figuras y ejes
- Figura y ejesLa API de objetos: una figura, uno o más ejes, y todo cuelga de ellos.
- Cuadrículas de ejessubplots devuelve un arreglo de ejes que indexas como cualquier otro.
- EstilosLas hojas de estilo fijan los valores por defecto; rcParams los anula por figura.
- Guardar figurasEl formato sigue a la extensión; dpi y bbox deciden el resto.
Tipos de gráfica
- Gráficos de líneasVarias series en unos mismos ejes, cada una con su estilo y su etiqueta.
- Gráficos de dispersiónEl tamaño y el color de los puntos son dos dimensiones más para gastar.
- Gráficos de barrasCategorías en un eje, valores en el otro, etiquetas sobre las barras.
- HistogramasLa forma de la distribución, y el número de bins que decide lo que ves.
- Mapas de calorimshow dibuja una matriz; la barra de color y los ticks la hacen legible.
Leer la gráfica
- AnotacionesSeñalar el único punto de datos que el lector debe notar.
- Dos escalas en un gráficotwinx comparte el eje x y le da a la segunda serie su propio eje y.
- Graficar el tiempoMatplotlib entiende datetimes; el formateador decide cómo se leen.
- Graficar un DataFramePandas dibuja a través de matplotlib y te devuelve los ejes para el acabado.
Bis
- mpl_dashboard.pyUn tablero de cuatro paneles a partir de un dataset, guardado como una sola figura.