Matplotlib es una biblioteca ampliamente utilizada por científicos de datos, ingenieros, analistas e investigadores en diversas áreas, como finanzas, economía, física, biología y muchas otras. Inicialmente diseñada como un generador de gráficos 2D con una estructura similar a MATLAB, ha agregado más características, incluyendo la capacidad de crear gráficos 3D estáticos y dinámicos.
Esta biblioteca de código abierto se ejecuta en Python y está diseñada para trabajar con el conjunto de SciPy y funcionar como extensión gráfica de NumPy. Matplotlib puede generar diferentes tipos de gráficos, como gráficos de barra, funciones, histogramas y de dispersión, ofreciendo un método de representación de datos único. Además, permite a los usuarios crear figuras interactivas con capacidades como hacer zoom, desplazamientos y actualizaciones, así como exportarlas a formatos como EPS, PNG, PDF y otros.
Si eres nuevo en la visualización de datos y deseas conocer más sobre esta potente herramienta, el presente blog te brindará la información esencial para iniciar con Matplotlib.
Matplotlib: una herramienta para aquellos que trabajan con la visualización de datos.
Como analista de datos o científico de investigación, una de tus responsabilidades es identificar los diferentes tipos de datos que requieren ser interpretados. Para cumplir con esta tarea, es necesario recopilar y clasificar información de diversas fuentes, procesarla y analizarla para obtener conclusiones o incluso mejorar el desempeño de una empresa.
En este contexto, es importante tener habilidades de pensamiento crítico y conocimiento de herramientas avanzadas para realizar tus procesos de deducción de forma eficiente. Matplotlib te brinda libertad y simplicidad para crear e interpretar datos sin preocuparte por costos o limitaciones de uso.
Entre sus ventajas se encuentran:
Permite representar grandes cantidades de datos de forma sencilla
A medida que los analistas de datos se enfrentan a grandes cantidades de datos, es esencial que se puedan representar en gráficos precisos de forma automática, Por ejemplo, en el diseño de modelos de ML (Machine Learning, aprendizaje automático), las imágenes intuitivas facilitan el proceso de análisis, permitiendo recuperar patrones y establecer resultados.
Proporciona imágenes de alta calidad
Matplotlib permite a los usuarios crear imágenes de alta calidad en varios formatos, útiles para publicaciones, presentaciones y más. Entre las maneras de mejorar la calidad de las imágenes son a través del ajuste de resolución (set_dpi()), el almacenamiento en formato de gráficos de vector como SVG y PDF, el uso de diferentes tipos de renderización como AGG o Cairo, y el uso de la extensión LATEX para la crear símbolos y notación matemática.
Adecuado para diversas aplicaciones
Los diagramas de Matplotlib son aptos tanto para su uso en entornos interactivos de shell (interpretador de comandos) como IPython, como también en aplicaciones web que usan frameworks como Flask o Django, lo que permite su integración en páginas web. Su flexibilidad y versatilidad lo hace adecuado para la creación de gráficos en diferentes ámbitos como la ingeniería, finanzas, salud, educación, entre otros.
Amplia comunidad de usuarios
Matplotlib es una biblioteca gratuita con una amplia comunidad de usuarios que brindan tutoriales, ejemplos y otros recursos para ayudar a iniciarte.
Permite una personalización sencilla en varios tipo de gráficos
Matplotlib es compatible con diferentes tipos de datos como tablas, matrices o campos (campos de fluido o campo magnético), datos estadísticos y más. Además, brinda un alto nivel de personalización, lo que permite a usuarios crear una amplia gama de gráficos, que incluyen:
- Representaciones en 2D y 3D,
- Diagramas de dispersión,
- Gráficos de barras, y
- Animaciones (imágenes dinámicas).
¿Te gustaría comenzar? Aquí tienes los primeros pasos
Lo primero que debes hacer es instalar la biblioteca. Matplotlib está ya incorporado en Jupyter Notebook, pero para otros IDE usa el siguiente comando en tu PC:
pip install matplotlib
O si estas usando CONDA:
conda install matplotlib
Una vez que hayas instalado, usa el siguiente comando para importar la biblioteca a tu código:
import matplotlib.pyplot as plt
donde plt es su alias estándar. Puedes usar otros alias pero recuerda que esta es la forma más adoptada y observada en códigos complejos.
En este punto, Matplotlib te proporciona dos estilos diferentes para generar nuevas figuras, cada una con su método de escritura.
- Para la primera forma, denominada “Axes” (ejes), debes especificar cada etapa. En otras palabras, inicia tu código con una instancia para una clase de figura .figure(), usa el módulo de subplot .subplot() para crear los Axes como objetos, y finalmente exhibe la figura .plot().
import matplotlib.pyplot as plt Figure_1=plt.figure() # an empty figure with no Axes Axes_1=Figure_1.subplots() Axes_1.plot([-2, -1, 1, 2], [0, 1, 1, 0])
- La segunda forma de crear una figura, y la más rápida, es usando el módulo pyplot (plt.). Es equivalente al método Axes, pero simplifica el procedimiento mencionado anteriormente.
import matplotlib.pyplot as plt plt.plot([-2, -1, 1, 2], [0, 1, 1, 0])
Matplotlib y NumPy
¡Vayamos un paso más allá! Considera el escenario en el que debes graficar una función polinomial de segundo orden. Para ello, debes crear los valores del eje x (abscisa) y luego evaluar de forma numérica la función. Usa NumPy para crear un vector con los puntos del eje x y luego realiza la operación matemática. El siguiente código ilustra este ejemplo.
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np xpoints = np.linspace(0, 1000,100) # 100 points from 0 to 1000. ypoints = xpoints**2 plt.plot(xpoints, ypoints) plt.show()
Matplotlib o Seaborn: ¿Cuál es la mejor opción?
Antes de compararlos, permíteme realizar una breve introducción a Seaborn. Seaborn es una biblioteca construida sobre Matplotlib con una API flexible y diversas clases que mejoran la visualización de datos. Por eso, tanto Matplotlib como Seaborn tienen similitudes, pero también sus propias ventajas y desventajas. A continuación, presentamos algunos aspectos importantes de cada uno de ellos:
Matplotlib
- Los gráficos tienen un estilo minimalista, ideal para publicaciones científicas.
- Los usuarios pueden acceder a herramientas de personalización más avanzadas.
- La sintaxis para crear algunos gráficos puede ser tediosa y compleja.
- Es menos conveniente para trabajos con marcos de datos cuando se usa con Pandas.
Seaborn
- Ofrece funciones diseñadas específicamente para trabajar con marcos de datos, como pairplot.
- Las figuras tienen un estilo predeterminado más atractivo.
- La biblioteca cuenta con una API más fácil de usar.
- Algunas opciones de personalización avanzada pueden no estar disponibles.
En conclusión, la decisión entre utilizar Matplotlib o Seaborn depende de tus necesidades específicas y del tipo de proyecto. Los usuarios de Python pueden combinarlas y aprovechar al máximo el poder de ambas bibliotecas para la visualización de datos.