19. Gráficas con Python¶
En este cuaderno veremos un conjunto de ejemplos para generar gráficas empleando Matplotlib. Matplotlib es una biblioteca para generar gráficos matemáticos avanzados con Python. Dentro de esta biblioteca se proporciona un módulo llamado pyplot que proporciona unas funciones muy similares a las capacidades gráficas de MATLAB. Éste es el módulo que mostraremos aquí.
Para mostrar gráficas en un cuaderno lo más práctico es insertarlas en el texto. Para eso tenemos que utilizar una directiva que modifica el comportamiento por defecto del cuaderno. Si no lo hiciéramos las figuras se verían en ventanas independientes, que es muy difícil de seguir. Si no utilizas IPython Notebook esta directiva no es necesaria.
%matplotlib inline
Para ilustrar el uso de pyplot vamos a usar unos datos de
temperaturas generados aleatoriamente. Los detalles no son relevantes
para lo que se pretende mostrar en este cuaderno.
import random
def leer_temperaturas():
# 12 temperaturas ordenadas
mx = sorted([ round(random.uniform(0.0, 40.0), 2) for x in range(12) ])
# las reordenamos para que se parezca más a un año normal
mx = mx[::2] + mx[::-2]
# mínimos restando algo a los máximos
mn = [ m - random.uniform(5.0, .3*m) for m in mx ]
return mn, mx
Una gráfica básica de estas temperaturas puede realizarse con la función
plot y la función show.
import matplotlib.pyplot as plt
tmin, tmax = leer_temperaturas()
plt.plot(tmax)
plt.plot(tmin)
plt.show()
Pero evidentemente lo podemos hacer mejor y eso cuenta en tu calificación del trabajo en grupo.
En primer lugar una gráfica debe indicar qué es lo que representa. Para eso tenemos que poner las unidades, título y una leyenda con lo que representa cada línea.
plt.title(u'Temperatura en Madrid (año 2015)', fontsize='x-large')
plt.xlabel('mes')
plt.ylabel(u'temperatura (ºC)')
plt.plot(tmax, label=u'T máxima')
plt.plot(tmin, label=u'T mínima')
leyenda = plt.legend(loc='upper right', shadow=True, fontsize='large')
plt.show()
Convendría que los colores de las líneas sirvieran para identificar lo que representan. Por ejemplo, la temperatura máxima podría ser roja, mientras que la mínima podría ser azul. También es útil identificar los puntos de los que tenemos valores en lugar de pintar las líneas como si fuera un continuo.
plt.title(u'Temperatura en Madrid (año 2015)', fontsize='x-large')
plt.xlabel('mes')
plt.ylabel(u'temperatura (ºC)')
plt.plot(tmax, 'ro--', label=u'máxima')
plt.plot(tmin, 'bo--', label=u'mínima')
leyenda = plt.legend(loc='upper right', shadow=True, fontsize='large')
plt.show()
El mes convendría representarlo con el texto correspondiente, no con un número.
plt.title(u'Temperatura en Madrid (año 2015)', fontsize='x-large')
plt.xlabel('mes')
plt.ylabel(u'temperatura (ºC)')
plt.xticks(range(12),['Ene', 'Feb', 'Mar', 'Abr', 'May', 'Jun', 'Jul', 'Ago', 'Sep', 'Oct', 'Nov', 'Dic'])
plt.plot(tmax, 'ro--', label=u'máxima')
plt.plot(tmin, 'bo--', label=u'mínima')
leyenda = plt.legend(loc='upper right', shadow=True, fontsize='large')
plt.show()
O bien con las etiquetas de los meses rotadas.
plt.title(u'Temperatura en Madrid (año 2015)', fontsize='x-large')
plt.xlabel('mes')
plt.ylabel(u'temperatura (ºC)')
plt.xticks(range(12),
['Ene', 'Feb', 'Mar', 'Abr', 'May', 'Jun', 'Jul', 'Ago', 'Sep', 'Oct', 'Nov', 'Dic'],
rotation=45)
plt.plot(tmax, 'ro--', label=u'máxima')
plt.plot(tmin, 'bo--', label=u'mínima')
leyenda = plt.legend(loc='upper right', shadow=True, fontsize='large')
plt.show()
Para grabarlo como un archivo PNG o PDF basta llamar a savefig en
lugar de show.
plt.title(u'Temperatura en Madrid (año 2015)', fontsize='x-large')
plt.ylabel(u'temperatura (ºC)')
plt.xticks(range(12),
['Ene', 'Feb', 'Mar', 'Abr', 'May', 'Jun', 'Jul', 'Ago', 'Sep', 'Oct', 'Nov', 'Dic'],
rotation=45)
plt.plot(tmax, 'ro--', label=u'máxima')
plt.plot(tmin, 'bo--', label=u'mínima')
leyenda = plt.legend(loc='upper right', shadow=True, fontsize='large')
plt.savefig('plot.pdf')
Esto es lo mínimo necesario para el trabajo en grupo, pero leyendo la documentación seguro que podrás mejorar el resultado. Ten en cuenta que lo que se busca en una gráfica no es que sea vistosa, sino que se vea con facilidad lo que se pretende mostrar en ella.