Matplotlib: visualizando datos con Python

De números a gráficos

¿Por qué graficar?

Los números solos son difíciles de interpretar.

💡 Idea clave

Un gráfico permite ver patrones rápidamente.

Librería principal

import matplotlib.pyplot as plt

Nuestro primer gráfico

id="g1"
x = [1, 2, 3, 4]
y = [2, 4, 6, 8]

plt.plot(x, y)
plt.show()

¿Qué está pasando?

  • x: eje horizontal
  • y: eje vertical
  • plot: dibuja la línea

Hagámoslo más claro

id="g2"
x = [1, 2, 3, 4]
y = [2, 4, 6, 8]

plt.plot(x, y)
plt.title("Relación entre x e y")
plt.show()

Agregar etiquetas

id="g3"
x = [1, 2, 3, 4]
y = [2, 4, 6, 8]

plt.plot(x, y)
plt.xlabel("Valores de x")
plt.ylabel("Valores de y")
plt.show()

💡 Ya tenemos un gráfico completo

  • título
  • ejes
  • datos

Gráfico de barras

id="g4"
categorias = ["A", "B", "C"]
valores = [10, 20, 15]

plt.bar(categorias, valores)
plt.show()

¿Para qué sirve?

Comparar cantidades entre categorías.

Hagámoslo mejor

id="g5"
categorias = ["A", "B", "C"]
valores = [10, 20, 15]

plt.bar(categorias, valores)
plt.title("Ventas por categoría")
plt.show()

Histograma

id="g6"
datos = [1, 2, 2, 3, 3, 3, 4, 4, 5]

plt.hist(datos)
plt.show()

💡 ¿Qué muestra?

Distribución de los datos.

Ajustar número de barras

id="g7"
plt.hist(datos, bins=5)
plt.show()

Ejemplo real

id="g8"
import numpy as np

notas = np.array([3.5, 4.0, 2.8, 4.5, 3.9])

plt.hist(notas)
plt.title("Distribución de notas")
plt.show()

Combinar con NumPy

id="g9"
import numpy as np

x = np.arange(0, 10)
y = x ** 2

plt.plot(x, y)
plt.show()

🔥 Esto ya es análisis

  • generamos datos
  • los transformamos
  • los visualizamos

Error común

Olvidar:

id="g10"
plt.show()

Resultado:

→ no aparece el gráfico

Mini reto

Tienes:

id="g11"
ventas = [100, 150, 200, 250]
meses = ["Ene", "Feb", "Mar", "Abr"]

Haz:

  • un gráfico de barras
  • con título

Solución

id="g12"
import matplotlib.pyplot as plt

ventas = [100, 150, 200, 250]
meses = ["Ene", "Feb", "Mar", "Abr"]

plt.bar(meses, ventas)
plt.title("Ventas mensuales")
plt.show()

💡 Idea final

Un buen gráfico:

  • comunica mejor
  • reduce errores
  • permite tomar decisiones

Cierre

Matplotlib convierte datos en información visual.