Pyplot básico
Clase 2 de 18 • Curso de Visualización de Datos con Matplotlib y Seaborn
Resumen
Pyplot es una herramienta que tiene Matplotlib para ejecutar gráficas de manera sencilla. Véamos cómo puedes lograrlo.
¿Cómo empezar a usar Pyplot?
- Importamos Matplotlib y Pandas
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
- Creamos nuestras variables
x = linspace(0,5,11)
-> [0. , 0.5, 1. , 1.5 ,2. , 2.5, 3., 3.5, 4., 4.5, 5. ]
y = x ** 2
-> [ 0. , 0.25, 1. , 2.25, 4. , 6.25, 9. , 12.25, 16. ,20.25, 25.]
- Graficar en función de y
plt.plot(x,y)
plt.show()
Modificar gráficas usando Pyplot
Ahora, vamos a cambiar color de la gráfica
Character | color |
---|---|
‘b’ | blue |
‘g’ | green |
‘m’ | magenta |
plt.plot(x,y, 'm')
plt.show()
Cambiar más parámetros
Format Strings
character | description |
---|---|
‘.’ | point marker |
‘,’ | pixel marker |
‘o’ | circle marker |
‘v’ | triangle_down marker |
‘^’ | triangle_up marker |
‘<’ | triangle_left marker |
‘>’ | triangle_right marker |
Line Styles
character | description |
---|---|
‘-’ | solid line style |
‘–’ | dashed line style |
‘-.’ | dash-dot line style |
‘:’ | dotted line style |
plt.plot(x,y, 'yD:') #grafica de color amarillo, con diamantes y puntos consecutivos
plt.show()
Crear histograma
plt.hist(y) #histograma de los valores de y
plt.show()
Crear gráfica de pie
plt.pie(y)
plt.show()
Conocer correlación entre variables
plt.scatter(x,y) #correlacion entre la variable x e y
plt.show()
Distribución de los datos
- Distribución de los datos: Gráfico de caja
plt.boxplot(x)
plt.show()