Preparación de figuras para compartirlas con los demás

Introducción a la visualización de datos con Matplotlib

Ariel Rokem

Data Scientist

Cambiar el estilo del gráfico

import matplotlib.pyplot as plt
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(seattle_weather["MONTH"], seattle_weather["MLY-TAVG-NORMAL"])
ax.plot(austin_weather["MONTH"], austin_weather["MLY-TAVG-NORMAL"])
ax.set_xlabel("Time (months)")
ax.set_ylabel("Average temperature (Fahrenheit degrees)")
plt.show()

Elegir un estilo

plt.style.use("ggplot")

fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(seattle_weather["MONTH"], seattle_weather["MLY-TAVG-NORMAL"])
ax.plot(austin_weather["MONTH"], austin_weather["MLY-TAVG-NORMAL"])
ax.set_xlabel("Time (months)")
ax.set_ylabel("Average temperature (Fahrenheit degrees)")
plt.show()

Volver a los valores predeterminados

plt.style.use("default")

Los estilos disponibles

https://matplotlib.org/stable/gallery/style_sheets/ style_sheets_reference.html

El estilo "bmh"

plt.style.use("bmh")

fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(seattle_weather["MONTH"], seattle_weather["MLY-TAVG-NORMAL"])
ax.plot(austin_weather["MONTH"], austin_weather["MLY-TAVG-NORMAL"])
ax.set_xlabel("Time (months)")
ax.set_ylabel("Average temperature (Fahrenheit degrees)")
plt.show()

Estilos Seaborn

plt.style.use("seaborn-colorblind")

fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(seattle_weather["MONTH"], seattle_weather["MLY-TAVG-NORMAL"])
ax.plot(austin_weather["MONTH"], austin_weather["MLY-TAVG-NORMAL"])
ax.set_xlabel("Time (months)")
ax.set_ylabel("Average temperature (Fahrenheit degrees)")
plt.show()

Pautas para elegir el estilo de gráfico

Los fondos oscuros suelen ser menos visibles
Si el color es importante, puedes elegir opciones accesibles para personas daltónicas
- "seaborn-colorblind" o "tableau-colorblind10"
Si crees que alguien querrá imprimir tu figura, utiliza menos tinta
Si se va a imprimir en blanco y negro, utiliza el estilo "grayscale"

¡Practica para elegir el estilo adecuado para ti!

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