1.- ¿ QUE ES MATPLOTLIB ?
Matplotlib es una biblioteca utilizada para crear visualizaciones estáticas, interactivas y animadas de datos en 2D. Con Matplotlib, los usuarios pueden generar una amplia gama de gráficos, como gráficos de líneas, gráficos de dispersión, histogramas, gráficos de barras, diagramas de caja, gráficos de torta, entre otros. La flexibilidad de Matplotlib permite personalizar casi todos los aspectos de un gráfico, como colores, etiquetas, estilos de línea y marcadores, títulos, leyendas y más. Además, Matplotlib es la base de otras herramientas de visualización de datos en Python, como Seaborn y Pandas.
VENTAJAS DE LA LIBRERIA
Amplia Variedad de Gráficos: Ofrece una gran flexibilidad para crear una amplia variedad de gráficos, incluyendo gráficos de línea, dispersión, barras, histogramas, gráficos de contorno, gráficos 3D, entre otros. Esta versatilidad es útil para adaptarse a diferentes necesidades de visualización.
Personalización Detallada: Permite un alto grado de personalización en sus gráficos. Los usuarios pueden controlar casi todos los aspectos de un gráfico, desde colores y estilos de línea hasta etiquetas y títulos, lo que facilita la creación de visualizaciones específicas y detalladas.
Integración con otras bibliotecas: Puede integrarse fácilmente con otras bibliotecas de Python, como Pandas y NumPy. Esto hace que sea conveniente trabajar con datos estructurados y realizar visualizaciones directamente desde estos frameworks.
Gratuidad y Código Abierto: Es de código abierto y gratuito, lo que significa que es accesible para todos los usuarios y se pueden realizar modificaciones según las necesidades específicas de cada proyecto.
Gran Control sobre los Gráficos: Aunque esto puede presentar una curva de aprendizaje más pronunciada en comparación con algunas bibliotecas más especializadas, el nivel de control que ofrece Matplotlib permite a los usuarios ajustar los detalles más pequeños de sus gráficos para obtener resultados precisos y personalizados.
USO DE LA LIBRERIA EN LA PRACTICA (integrandose con otra libreria,"Numpy")
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# Generamos datos de ejemplo
x = np.random.rand(100)
y = np.random.rand(100)
colors = np.random.rand(100)
sizes = 1000 * np.random.rand(100)
# Creamos el gráfico de dispersión
plt.scatter(x, y, c=colors, s=sizes, alpha=0.5, cmap='viridis')
plt.colorbar()
plt.xlabel('Eje X')
plt.ylabel('Eje Y')
plt.title('Gráfico de dispersión')
# Mostrar el gráfico
plt.show()
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