Creación de Gráficos Combinados en Matplotlib con GridSpec

Clase 28 de 32 • Curso de Python para Ciencia de Datos

Clase anteriorSiguiente clase

Resumen

En Matplotlib, tienes múltiples opciones para especificar colores en tus gráficos. Los colores son una parte esencial para personalizar y mejorar la visualización de tus datos. Puedes definir colores de varias maneras, como utilizando nombres de colores predefinidos, códigos hexadecimales, cadenas de caracteres para colores básicos, y más.

1. Nombres de Colores Predefinidos

Matplotlib soporta una amplia gama de nombres de colores que puedes utilizar directamente en tus gráficos. Algunos ejemplos incluyen:

  • 'red'
  • 'blue'
  • 'green'
  • 'cyan'
  • 'magenta'
  • 'yellow'
  • 'black'
  • 'white'
  • 'gray'

2. Códigos Hexadecimales

Otra forma común de especificar colores es mediante códigos hexadecimales, similares a los que se usan en HTML/CSS. Por ejemplo:

  • '#FF5733' (un tono de naranja)
  • '#33FF57' (un tono de verde)
  • '#3357FF' (un tono de azul)

3. Cadenas Cortas para Colores Básicos

Matplotlib permite el uso de cadenas de un solo carácter para representar algunos colores básicos:

  • 'r' para rojo
  • 'g' para verde
  • 'b' para azul
  • 'c' para cian
  • 'm' para magenta
  • 'y' para amarillo
  • 'k' para negro
  • 'w' para blanco

4. Escalas de Grises

Puedes especificar una escala de grises utilizando una cadena que contenga un número entre 0 y 1 (por ejemplo, '0.75' para un gris medio).

5. Mapas de Colores (Colormaps)

Matplotlib también soporta “colormaps”, que son colecciones de colores utilizadas para representar datos que varían continuamente, como viridis, plasma, inferno, cividis, etc.

Para ver la lista completa de colores predefinidos, códigos hexadecimales y más opciones, puedes consultar la documentación oficial de Matplotlib:

  • Documentación de Colores en Matplotlib
  • Lista de Colores Predefinidos
  • Colormaps en Matplotlib

Matplotlib ofrece una gran flexibilidad para personalizar los colores en tus gráficos, lo que te permite mejorar la claridad y el impacto visual de tus visualizaciones.

Aprovechar estas opciones de color no solo enriquece la presentación de los datos, sino que también facilita la comunicación de información compleja de manera más efectiva.