Matplotlib

Es la mas usada en el area probablemente, super simple, lo corres y te abre el grafico que le pediste. Pero para eso necesitamos una interfaz grafica.

Pyplot

Pyplot es esa interfaz grafica que queriamos

import matplotlib.pyplot as plt

Conceptos importantes

Figure

Una figura es el marco que delimita la zona en la que trazamos el grafico, osea es la ventana que se crea cuando corremos el codigo.

Axes

Seria como los graficos, areas en la que los puntos se pueden mostrar en terminos de coordenadas. Una figura puede tener muchos Axes pero un Axes solo puede tener una figura

Funciones principales

plot y show

Plot es una funcion de pyplot que vamos a usar para unir puntos en el plano cartesiano Para usarla necesitamos 2 vectores del mismo tamaño, cada uno representando un eje, con puntos que queremos mostrar. Luego la funcion agarra cada elemento de un eje y lo une con el mismo elemento del siguiente eje y crea un punto que despues es conectado con el resto de puntos que crea. Show muestra todos los elementos creados

x = [0,2,10,11,18,25]
y = [0,1,2,3,4,5]
fig = plt.figure() # Creamos una ventana vacia
plt.plot(x, y) # Agregamos un grafico
plt.show() # Lo mostramos en la ventana

Otra forma de hacer lo mismo

El grafico que nos mostraba el codigo anterior tambien se puede mostrar de la siguiente forma:

x = [0,2,10,11,18,25]
y = [0,1,2,3,4,5]
fig, ax = plt.subplots() # Creamos una figura con solo 1 axes
ax.plot(x, y) # agregamos el grafico
plt.show() # Lo mostramos en la ventana

Es lo mismo solo que esta forma es un poco mas flexible.

Temas Aestethic

linea

Para cambiar esas boludeces esteticas tenemos q cambiar parametros dentro de ax.plot(). Parametros que acepta: * color = ‘blue’, ‘green’, ‘red’ * marker = ’^’, ‘o’, ‘v’ (como se marca un punto) * linestyle = ’-’, ’—’, ’:’ * marksize, linewidth = int (tamaño de la marca, ancho de la linea) * label = nombre de la linea, importantisimo si tenemos mas de una

ax.plot(x, y, color=‘red’, marker=‘o’, linestyle=’:’, marksize=5)

Cuadrilla

Podemos agregar una grilla para que se lea mejor el grafico con la funcion ax.grid(). la grilla por default esta buena, pero tambien la podemos modificar:

ax.grid(axis=“both”, color=‘gray’)

Titulos

Agregar titulos a los ejes y al grafico en general para que se entienda mejor q esta pasando.

ax.set_title(“grafico 1”) ax.set_xlabel(“eje x”) ax.set_ylabel(“eje y”)

legend

Agrega una referencia con el nombre de cada linea en pantalla y un simbolo caracteristico.

ax.legend()

Otros tipos de grafico

Todo lo que vimos antes dependia de la funcion Ax.plot(), la utilidad de esta es crear un solo tipo de grafico llamado “grafico de linea”, pero tenemos mas opciones que se usan en casos mas especificos y usan otras funciones: * grafico de Puntos = ax.scatter() * grafico de Barras vertical = ax.bar() * grafico de Barras horizontal = ax.hbar() * grafico de torta = ax.pie()

Tener en cuenta que todas estas funciones pueden aceptar los parametros de ax.plot()

Varias curvas en un mismo grafico

super simple, usas el mismo ax.plot() pero con diferentes valores:

x = [] y_linear = [] y_cuadratica = [] y_cubica = [] fig, ax = plt.subplots(figsize=(5, 3)) ax.plot(x, y_linear, label=“lineal”) ax.plot(x, y_cuadratica, label=“cuadratica”) ax.plot(x, y_cubica, label=“cubica”) ax.set_title(“Grafico de multiples curvas”) ax.set_xlabel(“x”) ax.set_ylabel(“y”) ax.legend() plt.show()

varios graficos en una misma ventana

Tambien super simple, hay que entender los plots como matriz y los subplots como valores dentro de esa matriz, por ende para hacer varios graficos solo tenemos q especificar el numero de filas y de columnas que queremos, esto se hace con:

plt.subplots(nrows=n, ncols=n)

Y para agregar una curva en un espacio dentro de esa matriz hacemos:

ax[n, n].plot(x, y)

Entonces si usamos los valores x e y del anterior ejemplo podemos hacer:

fig, ax = plt.subplots(nrows=3, ncols=1) ax[0].plot(x, y_linear) ax[0].set_title(“Lineal”) ax[1].plot(x, y_cuadratica) ax[1].set_title(“Cuadratica”) ax[2].plot(x, y_cubica) ax[2].set_title(“Cubica”) plt.show()

Graficos para un Dataframe

Si tenemos un dataframe, en la facu usamos [panda] para eso, podemos usar la informacion que tenemos ahi para armar algun grafico interesante.

import panda as pd data = {‘animal’: [‘cat’,‘snake’, ‘dog’], ‘age’: [2.5, 3, 7]} df = pd.DataFrame(data) x = df[‘animal’] y = df[‘age’] fig, ax = plt.subplots() ax.bar(x, y) ax.set_xlabel(‘Animal’) ax.set_ylabel(‘Age’) ax.set_title(‘Mascotas’) plt.show()