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Matplotlib: Funciones principales

  • Publicado por: Rafael Fernandez
  • Categoría: Blog Principiante Python
11 comentarios

Matplotlib es una librería para generar gráficas a partir de datos contenidos en listas, vectores, en el lenguaje de programación Python y en su extensión matemática NumPy.

Objetivo del 10º tutorial de Curso de Python para Principiantes

Explorar la librería de gráficos 2D y 3D Matplotlib

Crear diferentes tipos de gráficos con Matplotlib y Python

Matplotlib

Lo primero que debemos hacer es importarla con esta línea:

import matplotlib.pyplot as plt

Hay diferentes formas de plotear con Matplotlib:

figure(num, figsize, dpi, facecolor, edgecolor, frameon)

  • num = numeración de la figura, si num = None, las figuras se numeran automáticamente.
  • figsize = w, h tuplas en pulgadas. Tamaño de la figura
  • dpi = Resolución de la imagen en puntos por pulgada.
  • facecolor = Color del rectángulo de la figura.
  • edgecolor = Color del perímetro de la figura.
  • frameon = Si es falso, elimina el marco de la figura.

Para crear mas figuras en una misma ventana podemos utilizar el siguiente comando:

subplot(numRows, numCols, plotNum)

  • numRows = Número de filas
  • numCols = Número de columnas
  • plotNum = Número de gráfica

plot(x, y, linestyle, linewidth, marker) –> Permite incluir varias gráficas en una única figura.

  • x = Abcisas.
  • y = Ordenadas. Tanto x como y pueden ser abcisas tuplas, listas o arrays, pero ambas deben tener el mismo tamaño.
  • linestyle = color y tipo de dibujar la gráfica. Por ejemplo ‘k- -‘
  • linewidth = ancho de línea.
  • marker = Marcador.
 

import matplotlib.pyplot as plt

import numpy as np # Importamos numpy como el alias np

a = np.linspace(0,20,50)

b= np.sin(a)

plt.plot(a, b, 'k--', linewidth = 2) 

plt.show()

 

Tipos o trazados de líneas communes en Matplotlib:

‘ – ‘ línea sólida

‘ -. ‘ línea con puntos y rayas

‘ – -‘ línea a rayas

‘ : ‘ línea punteada

Colores comunes en Matplolib

‘c’ Cián

‘b’ Azul

‘g’ Verde

‘y’ Amarillo

‘k’ Negro

‘w’ Blanco

‘r’ Rojo

‘m’ Magenta

Ejemplo con tipos de líneas, colores, marcadores, leyenda, textos en los ejes, malla…

Ejemplo donde se aplican diferentes tipos de líneas, colores, marcadores, leyenda, textos en los ejes, malla y se guarda la figura en Matplolib:


import matplotlib.pyplot as plt

import numpy as np # Importamos numpy como el alias np

a = np.linspace(0,20,50)

b= np.sin(a)

c=plt.plot(a, b, 'c-3', linewidth = 2)

c=plt.plot(a+0.2, b-1, 'r-o', linewidth = 2)

plt.xlabel("Tiempo (s)", fontsize = 20)

plt.ylabel(r"$y (\mu m)$", fontsize = 24, color = 'blue')

plt.text(5, 7, "Más texto", fontsize = 12)

plt.title("velocidad (m/s)", fontsize = 20)

plt.legend( ('Etiqueta1', 'Etiqueta2', 'Etiqueta3'), loc = 'upper left')

plt.grid(True)

plt.savefig('figura3.png', dpi = 300) #guarda la gráfica con 300dpi (puntos por pulgada)

plt.show()

 

Ejemplo de subplot en Matplolib:

import matplotlib.pyplot as plt

import numpy as np # Importamos numpy como el alias np

a = np.linspace(0,20,50)

b= np.sin(a)

plt.figure()

# plot 1

plt.subplot(2,2,1)

plt.plot(a, b,'r')

# Segunda grafica

plt.subplot(2,2,2)

plt.plot(a+2, b*25,'g')

# Tercera grafica

plt.subplot(2,2,3)

plt.plot(b, a,'b')

# Cuarta grafica

plt.subplot(2,2,4)

plt.plot(a, b,'k')

# Mostramos en pantalla

plt.show()

Ejemplo de gráfica en dos dimensiones en Matplolib:

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

plt.figure()

x = np.arange(-5, 5, 0.01)

y = np.arange(-5, 5, 0.01)

X, Y = np.meshgrid(x, y)

# Definimos cos (x^3 + y^2)

fxy = np.cos(X**3+Y**2)

plt.imshow(fxy);

plt.colorbar();

plt.show()

 

Ejemplo de una gráfica de 3 dimensiones en Matplolib:

from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import cm
from matplotlib.ticker import LinearLocator, FormatStrFormatter
import numpy as np


fig = plt.figure()
# Tipo de figura
ax = fig.gca(projection='3d')

# Datos
X = np.arange(-4, 4, 0.3)
Y = np.arange(-4, 4, 0.3)
X, Y = np.meshgrid(X, Y)
R = np.sqrt(X**2 + Y**2)
Z = np.sin(R)

# Graficamos o trazamos la superficie
surf = ax.plot_surface(X, Y, Z, rstride=1, cstride=1, cmap='jet')

# Personalizamos el ejex z
ax.set_zlim(-1.01, 1.01)
ax.zaxis.set_major_locator(LinearLocator(10))
ax.zaxis.set_major_formatter(FormatStrFormatter('%.02f'))

# Agregamos una barra de colores para que asigne valores a los colores.
fig.colorbar(surf, shrink=0.5, aspect=5)

plt.show()

 

La visualización es una parte importante en muchas áreas de la computación como el análisis de datos!!

 

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Curso Python desde 0

Autor:Rafael Fernandez

Empezé estudiando Física aunque mas tarde me decanté por la Ingeniería. Después de hacer un master de Hidráulica (esp. Aero-hidrodinámica de Vehículos) comenzé el PhD en Ingeniería. Hoy en día me encuentro trabajando para la empresa ITK Engineering AG como ingeniero de desarrollo. Entre mi pasiones está el desarrollo e implementación de todo tipo de códigos en Python y otros lenguages. Puedes visitar mi perfil en <a href="https://www.linkedin.com/in/rafaelfernandezperfil/">Linkedin.<a>

11 comentarios

  • NumPy, SciPy y Matplotlib las librerias básicas de Python - El Blog para Aprender Python
    junio 21, 2017 a 8:45 am Responder

    […] Crear plots y hacer graficas de resultados: Matplotlib […]

  • Introducción del curso de Principiante - El Blog para Aprender Python
    julio 19, 2017 a 8:42 am Responder

    […] parte del curso esta enfocada en realizar operaciones de algebra, cálculos y en como graficar los resultados obtenidos. Por último nos enfocaremos en una introduccion a la programación orientada […]

  • Ejemplo de Graficar desde SQLite - ® Cursos Python desde 0 a Experto ? garantizados
    marzo 29, 2018 a 2:44 pm Responder

    […] que puede utilizar. En este ejemplo, vamos a generar un gráfico Matplotlib. Echa un vistazo a ese tutorial sobre cómo usar Matplotlib si aún no lo tienes […]

  • Proyecto: Reconocimiento de Objetos de en Fotografías con CIFAR-10 - ▷ Cursos Python y más desde 0 a Experto ? garantizados
    septiembre 8, 2018 a 5:16 pm Responder

    […] El conjunto de datos se almacena en Python listo para su uso en Keras. Cada imagen se representa como una matriz tridimensional, con dimensiones para rojo, verde, azul, ancho y altura. Podemos graficar imágenes directamente usando la librería de Matplotlib Python. […]

  • Cómo desarrollar Embeddings (Incrustaciones) de palabras con Gensim - ▷ Cursos Python y más desde 0 a Experto ? garantizados
    diciembre 1, 2018 a 11:50 am Responder

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  • Introducción del curso de Principiante de Python - ▷ Cursos de Programación de 0 a Experto © Garantizados
    agosto 23, 2019 a 9:09 am Responder

    […] operaciones de algebra y cálculos, librerias de tiempo, calendarios y números aletorios así como graficar los resultados obtenidos. Antes de terminar esta penúltima parte realizamos 10 ejercicios python que te ayudarán […]

  • Deadpool1905
    agosto 27, 2019 a 2:10 pm Responder

    Me gustaría, por favor, abordaran un poco más en este contenido en específico. Creo que resulta un tema de gran importancia y relevante en su uso para la programación

    • Rafael Fernandez
      agosto 29, 2019 a 1:21 pm Responder

      Deadpool1905 gracias trabajaremos agrandando este contenido. Saludos!

  • Ejemplo de Graficar desde SQLite - ▷ Cursos de Programación de 0 a Experto © Garantizados
    septiembre 2, 2019 a 4:33 am Responder

    […] que puede utilizar. En este ejemplo, vamos a generar un gráfico Matplotlib. Echa un vistazo a ese tutorial sobre cómo usar Matplotlib si aún no lo tienes […]

  • Proyecto: Reconocimiento de Objetos de en Fotografías con CIFAR-10 - ▷ Cursos de Programación de 0 a Experto © Garantizados
    septiembre 6, 2019 a 12:23 am Responder

    […] El conjunto de datos se almacena en Python listo para su uso en Keras. Cada imagen se representa como una matriz tridimensional, con dimensiones para rojo, verde, azul, ancho y altura. Podemos graficar imágenes directamente usando la librería de Matplotlib Python. […]

  • Análisis de datos con Python - Ironhack Blog
    octubre 3, 2019 a 4:25 pm Responder

    […] Las distintas funciones de Matplotlib te ayudarán a presentar la información que contienen tus análisis de una forma más entendible. La clave está en adaptar el formato de visualización al tipo audiencia. No es lo mismo presentar tus conclusiones al equipo directivo que a tus compañeros del departamento de analítica.  […]

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