¡Descarga matplotlib python te enseña a graficar y más Diapositivas en PDF de Metodología de Programación solo en Docsity!

PANDAS

1 ACC 0201 | Programación Orientada a Objetos

PREGRADO

Programación

Orientada a

Objetos

2024 - 02 - Tema n

Data Visualization

La visualización de datos es la representación gráfica de la información y los datos. Utiliza elementos visuales como figuras, gráficos, diagramas, mapas y más. Las herramientas de visualización de datos proporcionan una forma de presentar estas figuras y gráficos.

Data Visualization

A menudo, es esencial analizar grandes cantidades de información y

tomar decisiones basadas en datos. Convertir datos complejos en una

representación fácil de entender es clave.

Instalar Matplolib

❑ Apertura la terminal de Visual Studio Code: Ctrl+ñ

❑ Agregue los siguiente: python - m pip install matplotlib

Para instalar en Google Colab:

❑ Ejecute el comando: pip install matplotlib

Uso de Matplolib

Para utilizar Matplotlib, debe agregar la siguiente

referencia:

import matplotlib.pyplot as plt

Se debe agregar al inicio del programa.

Gráfico de líneas import matplotlib.pyplot as plt

Datos de ejemplo

x = [0, 1, 2, 3, 4, 5] y = [0, 1, 4, 9, 16, 25]

Crear el gráfico de líneas

plt.plot(x, y, marker='o', linestyle='-', color='b')

Agregar títulos y etiquetas

plt.title('Gráfico de Líneas') plt.xlabel('Eje X') plt.ylabel('Eje Y')

Mostrar el gráfico

plt.show()

Gráfico de barras import matplotlib.pyplot as plt

Datos de ejemplo

categorias = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E'] valores = [5, 7, 3, 8, 6]

Crear el gráfico de barras

plt.bar(categorias, valores, color='skyblue')

Agregar títulos y etiquetas

plt.title('Gráfico de Barras') plt.xlabel('Categorías') plt.ylabel('Valores')

Mostrar el gráfico

plt.show()

Histograma import matplotlib.pyplot as plt

Datos de ejemplo (una lista de valores)

datos = [1, 2, 2, 2, 3, 3, 4, 4, 4, 4, 5, 5, 5, 6, 6, 7, 8, 9, 9, 10]

Crear el histograma

plt.hist(datos, bins=5, color='purple', edgecolor='black')

Agregar títulos y etiquetas

plt.title('Histograma de Ejemplo') plt.xlabel('Valor') plt.ylabel('Frecuencia')

Mostrar el gráfico

plt.show()

Gráfico de dispersión import matplotlib.pyplot as plt

Datos de ejemplo

x = [5, 7, 8, 7, 2, 17, 2, 9, 4, 11, 12, 9, 6] y = [99, 86, 87, 88, 100, 86, 103, 87, 94, 78, 77, 85, 86]

Crear el gráfico de dispersión

plt.scatter(x, y, color='red', marker='o')

Agregar títulos y etiquetas

plt.title('Gráfico de Dispersión') plt.xlabel('Eje X') plt.ylabel('Eje Y')

Mostrar el gráfico

plt.show()

**Gráfico de caja import matplotlib.pyplot as plt

Datos de ejemplo

datos = [ [ 7 , 8 , 7 , 9 , 9 , 8 , 10 , 6 , 9 , 7 ], [ 3 , 4 , 5 , 6 , 4 , 5 , 4 , 6 , 7 , 5 ], [ 9 , 10 , 11 , 10 , 12 , 11 , 10 , 9 , 11 , 12 ], [ 1 , 2 , 2 , 3 , 3 , 2 , 1 , 3 , 4 , 2 ] ]

Crear el gráfico de caja

plt.boxplot(datos, patch_artist=True, notch=True, boxprops=dict(facecolor='lightblue'), medianprops=dict(color='red'))

Agregar títulos y etiquetas

plt.title('Gráfico de Caja') plt.xlabel('Grupos') plt.ylabel('Valores')

Mostrar el gráfico

plt.show()**

Gráfico de violín import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np

Datos de ejemplo generados aleatoriamente

np.random.seed(10) datos = [np.random.normal(0, std, 100) for std in range(1, 5)]

Crear el gráfico de violín

plt.violinplot(datos, showmeans=True, showmedians=True)

Agregar títulos y etiquetas

plt.title('Gráfico de Violín') plt.xlabel('Grupos') plt.ylabel('Distribución')

Mostrar el gráfico

plt.show()

Seaborn

❑ Seaborn es una biblioteca de visualización de datos en

Python basada en matplotlib.

❑ Proporciona una interfaz de alto nivel para crear

gráficos estadísticos atractivos e informativos.

❑ Versión 0. 12. 2

❑ Sitio oficial: https://seaborn.pydata.org.

Instalar Seaborn

❑ Apertura la terminal de Visual Studio Code: Ctrl+ñ

❑ Agregue los siguiente: python - m pip install seaborn

Para instalar en Google Colab:

❑ Ejecute el comando: pip install seaborn