Capítulo 9. Trazado y visualización
Este trabajo se ha traducido utilizando IA. Agradecemos tus opiniones y comentarios: translation-feedback@oreilly.com
Hacer visualizaciones informativas (a veces llamadas plots) es una de las tareas más importantes en el análisis de datos. Puede formar parte del proceso exploratorio, por ejemplo, para ayudar a identificar valores atípicos o transformaciones de datos necesarias, o como forma de generar ideas para modelos. Para otros, construir una visualización interactiva para la web puede ser el objetivo final. Python tiene muchas bibliotecas complementarias para hacer visualizaciones estáticas o dinámicas, pero me centraré principalmente en matplotlib y las bibliotecas que se construyen sobre ella.
matplotlib es un paquete de trazado de escritorio diseñado para crear trazados y figuras adecuados para su publicación. El proyecto fue iniciado por John Hunter en 2002 para habilitar una interfaz de trazado similar a MATLAB en Python. Las comunidades matplotlib e IPython han colaborado para simplificar el trazado interactivo desde el intérprete de comandos IPython (y ahora, Jupyter notebook). matplotlib admite varios backends de GUI en todos los sistemas operativos y puede exportar visualizaciones a todos los formatos gráficos vectoriales y de trama habituales (PDF, SVG, JPG, PNG, BMP, GIF, etc.). Con la excepción de unos pocos diagramas, casi todos los gráficos de este libro se produjeron utilizando matplotlib.
Con el tiempo, matplotlib ha generado ...
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