Visualizaciones y primeros pasos con Data Science

Siempre, 1ro Importar las librerias

import matplotlib as mpl

import matplotlib.pyplot as plt

import seaborn as sns

import pandas as pd

Matplotlib proporciona hojas de estilo integradas para personalizar la apariencia de los gráficos. Puede enumerar las hojas de estilo o los temas disponibles importando matplotlib como plt imprimiendo lo siguiente:

print(mpl.style.available) # Setear un estilo

['Solarize_Light2', '_classic_test_patch', '_mpl-gallery', '_mpl-gallery-nogrid', 'bmh', 'classic', 'dark_background', 'fast', 'fivethirtyeight', 'ggplot', 'grayscale', 'seaborn-v0_8', 'seaborn-v0_8-bright', 'seaborn-v0_8-colorblind', 'seaborn-v0_8-dark', 'seaborn-v0_8-dark-palette', 'seaborn-v0_8-darkgrid', 'seaborn-v0_8-deep', 'seaborn-v0_8-muted', 'seaborn-v0_8-notebook', 'seaborn-v0_8-paper', 'seaborn-v0_8-pastel', 'seaborn-v0_8-poster', 'seaborn-v0_8-talk', 'seaborn-v0_8-ticks', 'seaborn-v0_8-white', 'seaborn-v0_8-whitegrid', 'tableau-colorblind10'] 

Para establecer un estilo matplotlib, deberá usar plt.style.usey seleccionar el tema deseado. Por ejemplo, en el siguiente bloque de código estamos configurando el estilo 'bmh'.

mpl.style.use('bmh')

Grafiquemos una línea que una los puntos con coordenadas (x,y) = (1, 2) y (x,y) = (3, 4). Necesitamos:

1. Un arreglo con las dos coordenadas del eje x = [1, 3]

2. Un arreglo con las dos coordenadas del eje y = [2, 4]

plt.plot([1, 3], [2, 4]) # Me lo grafica por medio de plot 1,3 coordenadas en x, luego 2,4 coordenadas en y // Esto no se guarda en memoria

Es importante tener en cuenta que usando el código anterior, el estilo se aplicará no solo a la primera trama que cree, sino a todas las tramas de la sesión . Si desea establecer un tema solo para un gráfico o bloque de código, deberá usar with plt.style.context("style_name"): como en el ejemplo a continuación. 

with plt.style.context("dark_background"): # Estilo para un gráfico en particular.

  plt.plot([1, 3], [2, 4])

2 formas de hacer gráficos en Matplotlib

 1 - La primera es usando los objetos de Matplotlib: Interfaz orientada a objetos (se recomienda usar esta y se explicará esta a continuación en los tipos de Gráficos)

Ejemplo y es como se explicará:

fig, ax = plt.subplots()

ax.plot([1, 3], [2, 4])

 2 - La otra opción es Interfaz orientada a estados:

plt.plot([1, 3], [2, 4]) # Me lo grafica por medio de plot 1,3 coordenadas en x, luego 2,4 coordenadas en y // Esto no se guarda en memoria