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Clase_12_Matplotlib data sciencie, Guías, Proyectos, Investigaciones de Desarrollo Empresarial

Universidad San SebastianDesarrollo Empresarial

Clase_12_Matplotlib data sciencie

Tipo: Guías, Proyectos, Investigaciones

2023/2024

Subido el 30/06/2024

mauricioparc
mauricioparc 🇨🇱

3 documentos

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bg1
07-06-2024
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TALLER DE SOFTWARE PARA DATA SCIENCE
PATRICIO GALDAMES S.
[email protected]
FACULTAD DE INGENIERÍA, ARQUITECTURA Y DISEÑO
AGENDA
1. Introducción a Matplotlib
•¿Qué es Matplotlib?
•Importancia y uso en la visualización de
datos
2. Uso básico de Matplotlib
•Creación de figuras y ejes
•Trazado de gráficos simples
•Personalización básica de gráficos
3. Pyplot, Pylab y Matplotlib
•Diferencias y relaciones entre los
módulos
•Ventajas y desventajas de cada enfoque
•Recomendaciones de uso
4. Figuras, Subplots y Ejes en Matplotlib
•Conceptos y jerarquía de figuras, subplots y
ejes
•Creación y manipulación de subplots
•Configuración y personalización de ejes
5. Personalización avanzada de figuras
•Tamaño, resolución y proporciones de la
figura
•Márgenes, espaciado y diseño de la figura
•Color de fondo, transparencia y estilos
6. Personalización avanzada de gráficos
•Colores, estilos y grosores de líneas
•Marcadores, tamaños y estilos de puntos
•Etiquetas, títulos y leyendas
•Escalas, límites y formatos de ejes
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¡Descarga Clase_12_Matplotlib data sciencie y más Guías, Proyectos, Investigaciones en PDF de Desarrollo Empresarial solo en Docsity!

TALLER DE SOFTWARE PARA DATA SCIENCE

PATRICIO GALDAMES S. [email protected] FACULTAD DE INGENIERÍA, ARQUITECTURA Y DISEÑO

AGENDA

1. Introducción a Matplotlib

  • ¿Qué es Matplotlib?
  • Importancia y uso en la visualización de datos

2. Uso básico de Matplotlib

  • Creación de figuras y ejes
  • Trazado de gráficos simples
  • Personalización básica de gráficos

3. Pyplot, Pylab y Matplotlib

  • Diferencias y relaciones entre los módulos
  • Ventajas y desventajas de cada enfoque
  • Recomendaciones de uso
    1. Figuras, Subplots y Ejes en Matplotlib
      • Conceptos y jerarquía de figuras, subplots y ejes
      • Creación y manipulación de subplots
      • Configuración y personalización de ejes
    2. Personalización avanzada de figuras
      • Tamaño, resolución y proporciones de la figura
      • Márgenes, espaciado y diseño de la figura
      • Color de fondo, transparencia y estilos
    3. Personalización avanzada de gráficos
      • Colores, estilos y grosores de líneas
      • Marcadores, tamaños y estilos de puntos
      • Etiquetas, títulos y leyendas
      • Escalas, límites y formatos de ejes 1 2

¿QUÉ ES MATPLOTLIB?

  • Biblioteca de visualización de datos en Python
  • Permite crear una amplia variedad de gráficos y figuras
  • Proporciona una interfaz similar a MATLAB para crear visualizaciones
  • Ofrece control y personalización detallados de los gráficos
  • Ampliamente utilizado en la comunidad científica y de análisis de

datos

USO DE MATPLOTLIB

  • Importar la biblioteca Matplotlib en Python
  • Crear una figura y un conjunto de ejes

utilizando plt.subplots()

  • Graficar datos en los ejes utilizando

funciones como plt.plot(), plt.scatter(),

plt.bar(), etc.

  • Personalizar el gráfico con títulos, etiquetas

de ejes, leyendas y otros elementos

  • Mostrar el gráfico utilizando plt.show() o

guardarlo en un archivo con plt.savefig()

  • Ejemplo: 3 4

PERSONALIZACIÓN DE FIGURAS EN

PYTHON MATPLOTLIB.

  • Tamaño y resolución de la figura: Controla las dimensiones y la calidad de la figura generada
  • Márgenes y espaciado: Ajusta los márgenes y el espaciado entre los subplots y los bordes de la figura
  • Color de fondo y transparencia: Permite establecer el color de fondo de la figura y controlar su transparencia
  • Guardar la figura: Guarda la figura generada en diferentes formatos de archivo, como PNG, PDF, SVG, etc.
  • Configuración de estilo: Aplica estilos predefinidos o personalizados para cambiar la apariencia visual de la figura

PERSONALIZACIÓN DE GRÁFICOS EN

PYTHON MATPLOTLIB

  • Colores y estilos de línea: Permite establecer los colores y los estilos de las líneas en los gráficos
  • Marcadores y tamaños: Configura los marcadores y su tamaño en los puntos de datos
  • Etiquetas y títulos: Agrega etiquetas a los ejes x e y, así como un título al gráfico
  • Leyendas: Muestra una leyenda para identificar diferentes series de datos en el gráfico
  • Escalas y límites: Ajusta las escalas y los límites de los ejes para controlar la visualización de los datos 7 8

RESUMEN

  • Biblioteca fundamental para la visualización de datos en Python
  • Proporciona una amplia gama de funciones y herramientas para crear

gráficos de alta calidad

  • Permite personalizar y ajustar todos los aspectos de las figuras y los

gráficos

  • Ofrece diferentes tipos de gráficos, como líneas, dispersión, barras,

histogramas, etc.

  • Permite crear subplots y ejes múltiples dentro de una misma figura
  • Proporciona control sobre los colores, estilos, etiquetas, leyendas y otros

elementos visuales

  • Ampliamente utilizado en la comunidad científica y de análisis de datos

para presentar resultados de manera efectiva

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