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 gráficando

Los fondos oscuros suelen ser menos visibles.
Si el color es importante, considera elegir opciones aptas para daltónicos.
- «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 «escala de grises».

¡Practica para elegir el estilo adecuado para ti!

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