Introducción a la Librería Matplotlib de Python – Parte 1

Nosotros somos criaturas muy visuales, comprendemos mejor las cosas cuando las vemos visualizadas, sin embargo, el paso para presentar análisis, resultados o ideas puede ser un cuello de botella, es posible que ni siquiera sepas por dónde empezar o que tengas un formato en la mente pero luego dudes si ese es la forma correcta de presentar los datos es por esta razón que acá hablaremos sobre una de las librerías con las que cuenta Python para presentar los datos, matplotlib.

Matplotlib es una librería de trazado utilizada para gráficos 2D en lenguaje de programación Python, es muy flexible y tiene muchos valores predeterminados incorporados que te ayudarán muchísimo en tú trabajo. Como tal, no necesitas mucho para comenzar, solamente tienes que hacer las importaciones necesarias, preparar algunos datos y con esto puedes comenzar a trazar tu función con la ayuda de la instrucción plot(). Veamos esto en un ejemplo.

Primero importamos la librería, acá típicamente se le llama plt al momento de definirla.

import matplotlib.pyplot as plt

Seguidamente preparamos algunos datos para graficarlos, esto fueron escogidos al azar.

a = [1, 2, 3, 4]
b = [11, 22, 33, 44]

Y finalmente grafiquemos estos datos utilizando la librería, acá definimos el color de la línea, así como también el grosor de la misma. De igual forma incluimos que nos muestre la leyenda de los datos.

plt.plot(a, b, color='blue', linewidth=3, label='línea')
plt.legend()
plt.show()

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Y ya, de esta manera tan sencilla podemos graficar nuestros datos.

Al momento de graficar debes tener en cuenta las siguientes consideraciones:

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  • La figura es la ventana o página general en la que se dibuja todo, es el componente de nivel superior de todos lo que se considerará en los siguientes puntos. Puedes crear múltiples figuras independientes. Una figura puede tener otras cosas como por ejemplo un subtítulo, que es un título centrado de la figura, una leyenda, una barra de color, entre otras.

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  • A la figura le agregas los ejes. Los ejes es el área en la que se grafican los datos con funciones tales como plot() y scatter() y que pueden tener etiquetas asociadas. Toma en cuenta que las figuras pueden contener múltiples ejes.

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  • Cada eje tiene un eje x y otro eje y, y cada uno de ellos contiene una numeración. También existen las etiquetas de los ejes, el título y la leyenda que se deben tener en cuenta cuando se quieren personalizar los ejes, pero también teniendo en cuenta que las escalas de los ejes y las líneas de la cuadrícula pueden ser útiles.

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  • Las líneas vertebrales son líneas que conectan las marcas de eje y que designan los límites del área de datos, en otras palabras, son el simple cuadrado que puedes ver cuando has inicializado los ejes, como en la imagen. Como puedes observar los extremos derecho y superior están configurados como invisibles.

Matplotlib – pyplot – pylab

Cuando se habla de matplotlib hablamos de todo el paquete de visualización de datos de Python.

Por su parte pyplot, es un módulo en el paquete matplotlib. Es por eso que a menudo observamos al momento de importar la librería matplotlib.pyplot. El módulo proporciona una interfaz que permite crear figuras y ejes de forma implícita y automática para lograr la trama deseada.

Este es especialmente útil cuando desees trazar rápidamente algo sin definir ninguna figura o eje, como pudimos ver en el ejemplo presentado anteriormente, en este no se ha especificado explícitamente los componentes, pero al final se lograron los objetivos que fue el de graficar los datos.

Por último, tenemos pylab, este es otro modulo que se instala junto al paquete matplotlib. Se recomienda su uso cuando se trabajaba con matrices, haciendo matemáticas de forma interactiva y se quiera tener acceso a las funciones de trazado. Es posible que todavía veas esta librería en tutoriales más antiguos y ejemplos de matplotlib, pero ya no se recomienda su uso, con el uso de los nuevos IDE y kernel que están disponible en la actualidad.

Datos para graficar en Matplotlib

Los datos de Machine Learning para graficar en matplotlib deberán estar estructurados bajo la librería de NumPy, por lo que es recomendable revisar esta librería, primeramente.

Cuando estés trabajando con Machine Learning, te encontrarás manipulando con muchos datos almacenados en matrices, por lo que es normal que uses la librería de NumPy para procesarlos. Con NumPy podrás realizar operaciones sobre ellos, inspeccionar sus matrices y manipularlas para que estés trabajando con el subconjunto de datos adecuado.

Por supuesto, las matrices no son lo único que puedes graficar, también existe la posibilidad de pasar listas de Python.

Esta es solo una breve introducción a matplotlib, en una próxima entrada veremos las gráficas que podemos obtener utilizando esta librería de visualización.

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