Matplolib

Matplotlib es una biblioteca de visualización de datos en Python que proporciona una amplia gama de herramientas para crear gráficos estáticos, interactivos y tridimensionales de alta calidad. Junto con Seaborn, otra biblioteca de visualización popular.

Con Matplotlib es posible realizar un trazado 2D que produce figuras en una variedad de formatos y se integra en muchos entornos diferentes, incluidos Python scripts, Jupyter notebooks, interfaces gráficas de usuario, y más. Es flexible y permite a los usuarios crear una amplia gama de visualizaciones, desde simples gráficos de línea hasta sofisticados gráficos tridimensionales.

Fue creado por John D. Hunter en 2003 como una alternativa a las herramientas de trazado existentes en ese momento y desde entonces se ha convertido en una de las bibliotecas más populares para la visualización de datos en Python.

Características

Figuras y Subtramas: En Matplotlib, una figura es el contenedor que contiene todos los elementos de la trama. Dentro de una figura, puedes crear una o más subtramas (también conocidas como ejes) donde realmente se dibujan los gráficos.
Tipos de Gráficos Soportados: Matplotlib ofrece una amplia gama de tipos de gráficos, incluyendo gráficos de línea, gráficos de dispersión, histogramas, gráficos de barras, gráficos de torta, diagramas de caja y más.

Usos Comunes de Matplotlib

◘ Exploración de Datos: Matplotlib es una herramienta invaluable para la exploración inicial de datos. Puedes crear rápidamente gráficos simples para entender la distribución de tus datos, identificar tendencias y detectar patrones.
◘ Presentación de Resultados: Una vez que hayas analizado tus datos, Matplotlib te permite crear visualizaciones informativas y atractivas para presentar tus resultados. Ya sea en informes, presentaciones o publicaciones, las visualizaciones generadas con Matplotlib son altamente personalizables y de calidad de publicación.
◘ Visualización de Procesos: En el ámbito de la ingeniería y la ciencia, Matplotlib es ampliamente utilizado para visualizar el comportamiento de sistemas y procesos. Desde señales temporales hasta gráficos de contorno, Matplotlib proporciona herramientas para representar una amplia variedad de fenómenos.
◘ Creación de Dashboards Interactivos: Si bien Matplotlib es conocido principalmente por sus gráficos estáticos, también se puede integrar con herramientas como Jupyter Notebooks o bibliotecas de visualización interactiva como Plotly para crear dashboards interactivos y aplicaciones web.

Instalación

Matplotlib es una librería de Python que puede instalarse fácilmente utilizando pip, el gestor de paquetes de Python.

Abre tu terminal o línea de comandos y ejecuta el siguiente comando:

Ejemplos

Haz click aquí para ver algunos ejemplos de uso con Matplotlib.

También aquí hay un ejemplo de cómo realizar una limpieza de datos y un análisis sobre datos recolectados de las anteriores ediciones de la Copa del Mundo.