Gráficas con Matplotlib: Bar Chart y Pie Chart en Python

Visualizar información de forma clara es una habilidad fundamental cuando trabajas con datos en Python. Con apenas unas pocas líneas de código y la librería matplotlib, puedes generar gráficas de barras y de torta que transforman números crudos en representaciones visuales fáciles de interpretar. A continuación verás cómo instalar la librería, crear funciones reutilizables y obtener tus primeras gráficas.

¿Qué es matplotlib y cómo se instala?

Matplotlib es una librería de la comunidad de Python dedicada a la visualización de datos [0:40]. A diferencia de los módulos que vienen incorporados en el lenguaje, este paquete debe instalarse de forma externa. En entornos como Replit basta con buscar el nombre matplotlib en la sección de packages y hacer clic en instalar [1:25]. Una vez completada la instalación, ya puedes importarla en tu proyecto.

Dentro de matplotlib existe un submódulo llamado matplotlib.pyplot, que concentra las funciones principales para crear gráficas. Para evitar escribir el nombre completo cada vez, se utiliza un alias con la palabra reservada as [2:10]:

python import matplotlib.pyplot as plt

Este patrón de asignar un alias a un módulo es muy común en el ecosistema de Python y lo encontrarás en librerías como NumPy (np) o Pandas (pd).

¿Cómo generar un bar chart con Python?

Para organizar el código, se crea un módulo independiente llamado charts.py dentro de la carpeta del proyecto [1:10]. La función generate_bar_chart encapsula toda la lógica de la gráfica de barras.

El primer paso es obtener la figura y el objeto de coordenadas (comúnmente llamado ax) mediante el método plt.subplots() [2:40]. Después, se indica el tipo de gráfica con ax.bar(), pasándole dos listas: los labels (etiquetas) y los values (valores numéricos). Finalmente, plt.show() renderiza la gráfica en pantalla [3:15].

python def generate_bar_chart(labels, values): fig, ax = plt.subplots() ax.bar(labels, values) plt.show()

Para ejecutar el archivo como script, se utiliza el condicional if __name__ == '__main__': [3:40]. Un detalle importante: el nombre debe escribirse con doble guion bajo a cada lado (__main__), de lo contrario Python no reconocerá el punto de entrada y el programa no producirá resultados [4:10].

¿Por qué conviene recibir los datos como parámetros?

En lugar de escribir los valores directamente dentro de la función, resulta mucho más útil recibirlos como argumentos [5:20]. Esto convierte a generate_bar_chart en una función dinámica y reutilizable: puedes invocarla con distintos conjuntos de datos sin modificar su código interno.

python labels = ['A', 'B', 'C'] values = [100, 200, 80] generate_bar_chart(labels, values)

¿Cómo crear un pie chart o gráfica de torta?

La segunda gráfica que se genera es un pie chart, ideal para mostrar proporciones. La estructura es similar, pero con algunas diferencias clave [6:30]:

• Se usa ax.pie() en lugar de ax.bar().
• Los labels se pasan como argumento con nombre: labels=labels.
• Se configura ax.axis('equal') para que el gráfico mantenga forma circular.

python def generate_pie_chart(labels, values): fig, ax = plt.subplots() ax.pie(values, labels=labels) ax.axis('equal') plt.show()

¿Qué ocurre con el programa al ejecutar plt.show()?

Cuando se llama a plt.show(), el programa queda en un estado de ejecución permanente mientras la ventana de la gráfica esté abierta [5:50]. Para detenerlo desde la terminal se utiliza Ctrl + C, lo que interrumpe el proceso de forma directa. Después puedes limpiar la terminal y volver a ejecutar el script con nuevos datos.

Estas dos funciones serán la base para visualizar información proveniente de archivos CSV en las próximas etapas del proyecto. Si ya lograste generar ambas gráficas, comparte en los comentarios qué tipo de datos te gustaría visualizar primero.