En Python, la biblioteca Matplotlib traza varios gráficos utilizando datos de entrada. La biblioteca Matplotlib es una biblioteca de utilidades de visualización. Proporciona varios gráficos como gráfico de barras, histograma, gráfico circular, gráfico de dispersión, etc. Vamos a discutir cada uno en detalle.
Trazar gráficos en Python usando Matplotlib
Antes de trazar cualquier gráfico usando la biblioteca matplotlib, instale el módulo matplotlib usando el siguiente comando.
pip install matplotlib
A continuación se muestra el diagrama de línea simple que utiliza la biblioteca matplotlib.
# import matplotlib module
import matplotlib.pyplot as plt
# Data points
x = [0,1,2]
y = [0,1,2]
# plotting the x,y coordinates
plt.plot(x, y)
# naming the axis
plt.xlabel('X-axis')
plt.ylabel('Y-axis')
# Specifying title
plt.title('Line Plot')
# shows the plot
plt.show()
Producción
Código Explicación:
- Importe los módulos/bibliotecas necesarios.
- Trace los puntos de datos usando la función plot().
- Nombre el eje x y el eje y usando los métodos xlabel() e ylabel().
- El título de la trama se puede dar usando la función title().
- Para ver el gráfico, utilice el método show().
Trazar múltiples líneas en un solo gráfico
Código:
# import matplotlib module
import matplotlib.pyplot as plt
# Data points
x1 = [0,1,2]
y1 = [0,1,2]
x2 = [0,1,2]
y2 = [2,1,0]
# plotting the 2 lines
plt.plot(x1, y1, label="Line-1")
plt.plot(x2, y2, label="Line-2")
# naming the axis
plt.xlabel('X-axis')
plt.ylabel('Y-axis')
# Specifying title
plt.title('Multiple Lines Plot')
# shows the plot
plt.legend()
plt.show()
Producción:
Explicación:
- Cuando se trazan varias líneas en un gráfico, podemos nombrar cada línea pasando un argumento de etiqueta a la función plot() para diferenciar las líneas.
- La función legend() proporciona información sobre el nombre (etiqueta) de la línea y su color.
Se pueden realizar algunas personalizaciones en un gráfico de líneas cambiando el estilo de línea, el ancho de línea, el color de línea, el punto indicador, el tamaño, el color, etc. A continuación se muestra el código que traza un gráfico de líneas utilizando algunas opciones personalizadas.
Código:
# import matplotlib module
import matplotlib.pyplot as plt
# Data points
x = [0,1,2]
y = [0,1,2]
# plotting the x,y coordinates
plt.plot(x, y, linestyle="dashed", color="red", linewidth = 4, marker="*", markerfacecolor="Black", markersize=20)
# naming the axis
plt.xlabel('X-axis')
plt.ylabel('Y-axis')
# Specifying title
plt.title('Customized Line Plot')
# shows the plot
plt.show()
Producción:
Diagrama de dispersión usando matplotlib
En el diagrama de dispersión, cada punto de datos está representado por un punto. El método scatter() se utiliza para trazar el diagrama de dispersión y el punto indicador se establecerá de forma predeterminada en un punto. El marcador se puede cambiar pasando el argumento del marcador al método de dispersión.
Sintaxis: matplotlib.pyplot.scatter(x, y, marker, color)
A continuación se muestra el código de diagrama de dispersión simple que utiliza la biblioteca matplotlib.
Código:
# import matplotlib module
import matplotlib.pyplot as plt
# Data points
x = [0,1,2]
y = [0,1,2]
# scatter plot
plt.scatter(x, y, marker="*",color="red")
# naming the axis
plt.xlabel('X-axis')
plt.ylabel('Y-axis')
# Specifying title
plt.title('Scatter Plot')
# shows the plot
plt.show()
Producción:
Gráfico de barras usando matplotlib
El método bar() traza el gráfico de barras en Python utilizando la biblioteca matplotlib. El método bar() toma parámetros de x, altura de las barras, color de las barras, ancho de las barras, etc. La sintaxis del método bar() es la siguiente:
matplotlib.pyplot.bar(x, height, width, color)
El siguiente código traza un gráfico de barras que representa las carreras anotadas por diferentes jugadores.
Código:
# import matplotlib library
import matplotlib.pyplot as plt
# data
Player = ['Virat', 'Mahesh Babu', 'Rohit', 'ABD']
Runs = [100, 71, 58, 120]
# plotting a bar chart
plt.bar(Player, Runs, color = ['Blue', 'Black', 'Green', 'Red'])
# naming the axis
plt.xlabel('Players')
plt.ylabel('Runs')
# Specifying title
plt.title('Runs scored by players')
# show the plot
plt.show()
Producción:
Trace un histograma usando la biblioteca Matplotlib
Un histograma representa datos en forma de grupos. En Python, la biblioteca Matplotlib proporciona el método hist(), que toma datos y los agrupa según los contenedores especificados.
Sintaxis: matplotlib.pyplot.hist(data, bins, range, histtype)
Parámetros:
- Datos: introducir datos.
- Contenedores: Especifique el número de contenedores.
- Rango: Representa el límite inferior y el límite superior.
- Histtype: especifica el tipo de histograma (barra, paso)
Código:
# import matplotlib module
import matplotlib.pyplot as plt
# Marks of students
marks = [100,99,80,34,9,39,90,83,55,57,76,43,72,44,50]
# bin count
bins=10
range=(0,100)
# plotting a histogram
plt.hist(marks, bins, range, histtype="bar", rwidth=0.5)
# naming the axis
plt.xlabel('Marks')
plt.ylabel('Count')
# Specifying title
plt.title('Histogram')
# shows the plot
plt.show()
Producción
Trazado de curvas en matplotlib
El trazado de la curva se puede realizar utilizando la función plot() como un gráfico de líneas simple, pero los datos utilizados para trazar se generarán utilizando las funciones sin() y cos().
Código:
# import required libraries
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
data1 = np.arange(0, np.pi, 0.1)
data2 = np.sin(data1)
plt.plot(data1, data2)
# naming the axis
plt.xlabel('X-Axis')
plt.ylabel('Y-Axis')
# Specifying title
plt.title('Curve plot')
# shows the plot
plt.show()
Producción:
Gráfico circular
El gráfico circular muestra un gráfico estadístico circular de los datos proporcionados. Para trazar el gráfico circular, Python proporciona un método llamado pie() que toma una serie de datos.
Sintaxis: matplotlib.pyplot.pie(data, labels)
A continuación se muestra un gráfico circular simple que muestra el porcentaje de vehículos motorizados (vehículos de dos ruedas) de diferentes marcas vendidos en un año.
# import necessary libraries import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np Sales = np.array([40, 30, 20, 5, 5]) Company = ["Hero", "Honda", "Yamaha", "Bajaj", "TVS"] plt.pie(Sales, labels = Company) plt.show()
Producción:
Resumen
En este tutorial, exploramos la creación de gráficos en Python. Hemos compartido cómo dibujar varios gráficos en Python, como gráficos de líneas, gráficos de barras e histogramas. Suscríbase a nuestro boletín para recibir artículos similares directamente en su bandeja de entrada.