Gráficas con matplotlib
En este ejemplo vamos a usar matplotlib
para representar nuestros datos en gráficas de diferentes tipos. Este paquete es uno de los más usados en Python para representar datos.
Vamos a empezar definiendo unos datos aleatorios que representan la temperatura a lo largo de un año. Generamos 365
muestras con una distribución normal con media 20
.
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
np.random.seed(42)
temperatura = np.random.normal(20, 5, 365)
Ahora que tenemos en temperatura
los datos, vamos a representarlos en diferentes gráficas:
- 📉 Una gráfica con la evolución de la temperatura con el tiempo.
- 📊 Un histograma con la distribución de las temperaturas.
fig, ax = plt.subplots(1, 2)
ax[0].plot(temperatura, label="Temperatura diaria")
ax[0].set_xlabel("Día")
ax[0].set_ylabel("Temperatura (°C)")
ax[0].set_title("Serie temporal")
ax[0].legend()
ax[1].hist(temperatura, bins=10, edgecolor="black")
ax[1].set_xlabel("Temperatura (°C)")
ax[1].set_ylabel("Frecuencia")
ax[1].set_title("Distribución")
plt.tight_layout()
plt.show()
Es muy importante que no olvides el plt.show()
. No es la primera vez que alguien pierde horas de tiempo por olvidárselo.
✏️ Ejercicios:
- Modifica la gráfica del histograma para que en vez de dar la frecuencia en número de veces de cada valor de temperatura, la muestre en porcentaje.