Gráfico de líneas simple en Python usando matplotlib

Código fuente de Python

Primera importación de la biblioteca matplotlib

 

Importar matplotlib.pyplot como PLT

# Definir los datos a trazar x = [
1, 2, 3, 4, 5]y = [2, 4, 6, 8, 10]# Trazar los datos plt.plot(x      

,  y)
# Agregar etiquetas y título plt.xlabel("X Axis")

plt.ylabel("
Eje Y"
) plt.title(
"Ejemplo de gráfico de líneas")

# Mostrar la gráfica
plt.show()

Explicación

veremos cómo crear un gráfico de líneas básico en Python usando la biblioteca Matplotlib. Definiremos nuestros datos, trazaremos los datos usando la función de trazado, agregaremos etiquetas y un título al gráfico, y mostraremos el gráfico usando la función de mostrar. Este es un excelente punto de partida para crear gráficos más complejos y visualizar sus datos en Python.

Este código importa la biblioteca Matplotlib y crea un gráfico de líneas simple  trazando los datos x e y, agregando etiquetas y un título al trazado y, a continuación, mostrando el gráfico mediante la función show().

 

También puede usar Matplotlib para crear gráficos más complejos, como gráficos de barras, histogramas, diagramas de dispersión y más. La biblioteca es altamente personalizable, lo que le permite cambiar la apariencia de sus gráficos, agregar anotaciones y etiquetas, e incluso crear animaciones.

Ejemplo de gráfico COVID

Aquí hay un ejemplo de un gráfico complejo creado usando Python y la biblioteca matplotlib. Este gráfico muestra el número de casos de COVID-19 en los Estados Unidos de marzo a diciembre de 2020, desglosado por estado. El gráfico utiliza una combinación de gráficos de líneas y gráficos de dispersión para mostrar los datos.

Importar matplotlib.pyplot como PLTImportar
pandas como PD# Cargar los datos de COVID-19 df = pd.read_csv(

'covid_data.csv'
)# Crear un diccionario para almacenar los datos de cada estado  

data_by_state = {}#
Recorra cada fila del marco de datos

para
i, row in df.iterrows():
 # Extraer el estado y la fecha de la fila  state = row['
state'] date = pd.to_datetime(row['date']) # Si el estado no está en el diccionario,

 

Agréguelo con
  listas vacías para casos y fechas si  el estado no está en  data_by_state: data_by_state[estado] = {'fechas': [], 'casos': []}
 # Agregue la fecha y el recuento de casos a los datos del estado data_by_state[estado]['fechas'].anexar(fecha) data_by_state[estado]['casos'].anexar(fila['


casos'
])

 # Crear una figura con subgráficos para cada
estado fig, axs = plt.subplots(5, 10, figsize=(20,  10))# Aplanar la matriz de subplotsaxs = axs.flatten()# Recorrer cada estado en el diccionario y trazar los datos para

i,
(estado

 
 ,  datos) en enumerate(data_by_state.items()): # Crear un diagrama de dispersión de los puntos de datos
 axs[i].scatter(data['
dates'], data['cases'], s=5, color='gray') # Crear un gráfico de líneas de los puntos de datos   ,  con

 un

línea de los últimos 30 días axs[i].plot(data['dates'], data['cases'],
linewidth=0.5, color='gray') axs[i].plot(data['dates'][-30:], data['cases'][-30
:]   , 

linewidth=2, color='rojo') #  Establecer el título y las etiquetas de los ejes para los ejes de subtrazado[i].set_title(estado)[i].set_xlabel('Fecha')


ejes[i].set_ylabel('
Número de casos')# Agregue una etiqueta común del eje x para toda la figura
fig.add_subplot(111

,
frameon=False)plt.tick_params(
 labelcolor='none', top=False, bottom=False,

left=False, right=False)plt.xlabel('
Date')

# Agregue un título para toda la figura
fig.suptitle('Casos de COVID-19 en los Estados Unidos por estado

(Marzo - Diciembre 2020)')# Ajustar el espaciado entre subparcelas

plt.subplots_adjust(
hspace=0.5, wspace=0.3)# Mostrar la gráficaplt.show(

)

Este código primero carga los datos de COVID-19 de un archivo CSV en un marco de datos pandas. A continuación, crea un diccionario para almacenar los datos de cada estado, recorriendo cada fila del marco de datos y agregando los datos a la entrada del diccionario del estado correspondiente.

 

A continuación, el código crea una figura con subgráficos para cada estado utilizando la función subplots() de matplotlib. A continuación, recorre cada estado del diccionario y traza los datos utilizando una combinación de gráficos de dispersión y gráficos de líneas. El gráfico de dispersión muestra los puntos de datos individuales, mientras que el gráfico de líneas muestra la tendencia de los datos a lo largo del tiempo. Los últimos 30 días de datos se resaltan en rojo con una línea más gruesa.

 

Finalmente, el código agrega una etiqueta común del eje x y un título para toda la figura, y ajusta el espaciado entre las subtramas usando la función subplots_adjust(). El gráfico resultante muestra los datos de casos de COVID-19 para cada estado de los Estados Unidos

 

Python, Matplotlib, visualización de datos, gráfico de líneas, trazado