Visualizar datos con matplotlib en Python

Introducción

Una de las habilidades básicas de un científico de datos consiste en la visualización de datos para detectar patrones y tendencias, diferencias o similitudes entre grupos de datos. Es un paso importantísimo antes de aplicar ningún algoritmo de predicción o clasificación. También juegan un papel clave en la presentación, publicación o compartición con otros de nuestros resultados.
En esta unidad veremos una de las librerías más populares y potentes para la realización de gráficas, matplotlib. Tiene muchísimas funcionalidades y permite generar gráficas de alta calidad. Podeís comprobar algunos resultados espectaculares en el libro "Scientific visualization" de Nicolas Rougier, disponible en https://github.com/rougier/scientific-visualization-book


Transparencias asociadas a la unidad.

Introducción a matplotlib

Construir nuestra primera gráfica

  Para construir nuestra primera gráfica

Los diferentes elementos de una gráfica

Distintos tipos de gráficas

Controlar aspectos de la gráfica: marcadores, colores, líneas

Existen muchos métodos que se aplican a figure o axes, o a sus elementos.

Usar colores para distinguir grupos

Para ayudar a distinguir grupos, o visualizar la variación de los valores de una valores es muy útil recurrir a colores. Matplotlib dispone de mapas de colores que proponen una escala con variación uniforme muy apropiada para su uso en gráficas.

  Uso de colores en Matplolib

Usar colores para distinguir grupos

Para visualizar la variación en los valores de una variable

Usar un mapa de colores