Diseñar gráficos usando Matplotlib

Matplotlib es el paquete o biblioteca más popular en Python que se utiliza para la visualización de datos. Mediante el uso de esta biblioteca, podemos generar gráficos y figuras, y podemos crear fácilmente archivos rasterizados y vectoriales sin utilizar ninguna otra GUI. Con matplotlib, podemos diseñar los gráficos como, una página web HTML se diseña utilizando estilos CSS. Solo necesitamos importar el paquete de estilo de la biblioteca matplotlib. 

Hay varios estilos incorporados en el paquete de estilo, y también podemos escribir archivos de estilo personalizados y, luego, para usar esos estilos, todo lo que necesita para importarlos y aplicarlos en los gráficos y diagramas. De esta forma, no necesitamos escribir varias líneas de código para cada parcela individualmente una y otra vez, es decir, el código es reutilizable cuando sea necesario. 

Primero, importaremos el módulo:

from matplotlib import style

Para listar todos los estilos disponibles:

from matplotlib import style
  
print(plt.style.available)

Producción:

[‘Solarize_Light2’, ‘_classic_test_patch’, ‘bmh’, ‘classic’, ‘dark_background’, ‘fast’, ‘fivethirtyeight’, ‘ggplot’, ‘grayscale’, ‘seaborn’, ‘seaborn-bright’, ‘seaborn- daltónico’, ‘seaborn-dark’, ‘seaborn-dark-palette’, ‘seaborn-darkgrid’, ‘seaborn-deep’, ‘seaborn-muted’, ‘seaborn-notebook’, ‘seaborn-paper’, ‘seaborn- pastel’, ‘seaborn-poster’,’seaborn-talk’,’seaborn-ticks’,’seaborn-white’,’seaborn-whitegrid’,’tableau-colorblind10′]

Arriba está la lista de estilos disponibles en el paquete.

Sintaxis: plt.style.use(‘nombre_de_estilo’)

Donde style_name es el nombre del estilo que queremos usar.

Acercarse:

• Módulo de importación.
• Crear datos para la trama.
• Use el estilo que desee agregar en la trama.
• Crea una trama.
• Muestre la trama.

Ejemplo 1:

# importing all the necessary packages
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
  
# importing the style package
from matplotlib import style
  
# creating an array of data for plot
data = np.random.randn(50)
  
# using the style for the plot
plt.style.use('Solarize_Light2')
  
# creating a plot
plt.plot(data)
  
# show plot
plt.show()

Producción:

Ejemplo 2:

# importing all the necessary packages
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
  
# importing the style package
from matplotlib import style
  
# creating an array of data for plot
data = np.random.randn(50)
  
# using the style for the plot
plt.style.use('dark_background')
  
# creating a plot
plt.plot(data)
  
# show plot
plt.show()

Producción:

Ejemplo 3:

# importing all the necessary packages
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
  
# importing the style package
from matplotlib import style
  
# creating an array of data for plot
data = np.random.randn(50)
  
# using the style for the plot
plt.style.use('ggplot')
  
# creating plot
plt.plot(data, linestyle=":", linewidth=2)
  
# show plot
plt.show()

Producción:

Nota: si solo desea utilizar un estilo para un gráfico en particular, pero no desea cambiar el estilo global para todos los gráficos, el paquete de estilo proporciona un administrador de contexto para limitar el área de estilo para un gráfico en particular. Para cambiar el estilo de una trama, podemos escribir algo como esto.

Ejemplo 4:

# importing all the necessary packages
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
  
# importing the style package
from matplotlib import style
  
with plt.style.context('dark_background'):
    plt.plot(np.sin(np.linspace(0, 2 * np.pi)), 'r-o')
  
plt.show()

Producción: