Espacio de Pruebas de Matplotlib en Línea – Crea Gráficas de Python en tu Navegador
Visualiza datos con Python y Matplotlib en tu navegador usando nuestro espacio de pruebas de Matplotlib en línea. Renderiza gráficas al instante — sin necesidad de configuración, perfecto para ciencia de datos.
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📊 Introducción a Matplotlib
1. ¿Qué es Matplotlib?
Matplotlib es una biblioteca popular de Python utilizada para crear visualizaciones estáticas, animadas e interactivas. Es especialmente útil en ciencia de datos y computación científica.
import matplotlib.pyplot as plt2. Gráfico de Líneas
Un gráfico de líneas básico usando valores X e Y.
import matplotlib.pyplot as plt
x = [1, 2, 3, 4]
y = [2, 4, 6, 8]
plt.plot(x, y)
plt.title("Gráfico de Líneas")
plt.xlabel("Eje X")
plt.ylabel("Eje Y")
plt.show()3. Gráfico de Barras
Los gráficos de barras son útiles para comparar categorías discretas.
categories = ['A', 'B', 'C']
values = [5, 7, 3]
plt.bar(categories, values)
plt.title("Gráfico de Barras")
plt.show()4. Diagrama de Dispersión
Usa diagramas de dispersión para mostrar relaciones entre dos variables numéricas.
x = [1, 2, 3, 4]
y = [10, 20, 25, 30]
plt.scatter(x, y)
plt.title("Diagrama de Dispersión")
plt.show()5. Gráfico de Pastel
Los gráficos de pastel se utilizan para mostrar proporciones.
labels = ['Manzana', 'Banana', 'Cereza']
sizes = [30, 40, 30]
plt.pie(sizes, labels=labels, autopct='%1.1f%%')
plt.title("Distribución de Frutas")
plt.show()6. Histograma
Los histogramas ayudan a entender la distribución de datos numéricos.
import numpy as np
data = np.random.randn(1000)
plt.hist(data, bins=30)
plt.title("Histograma")
plt.show()7. Múltiples Gráficos
Dibuja múltiples gráficos en una figura usando subgráficos.
x = [1, 2, 3, 4]
y1 = [1, 4, 9, 16]
y2 = [2, 3, 5, 7]
plt.subplot(1, 2, 1)
plt.plot(x, y1)
plt.title("Gráfico 1")
plt.subplot(1, 2, 2)
plt.plot(x, y2)
plt.title("Gráfico 2")
plt.tight_layout()
plt.show()8. Personalizar Estilos
Puedes personalizar colores, estilos, marcadores y más.
plt.plot(x, y1, color='red', linestyle='--', marker='o')
plt.title("Línea Estilizada")
plt.show()9. Guardar Gráfico como Imagen
Guarda tu gráfico en un archivo de imagen usando savefig().
plt.plot(x, y1)
plt.savefig("mi_grafico.png")10. Gráfico 3D (Avanzado)
Matplotlib también soporta gráficos 3D a través de mpl_toolkits.mplot3d.
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
x = [1, 2, 3]
y = [2, 3, 4]
z = [5, 6, 7]
ax.scatter(x, y, z)
plt.show()