Gráfico de Líneas
Aplicaciones
El gráfico de líneas se utiliza para representar la relación entre dos variables (por ejemplo, x, y) mediante líneas rectas. De manera más formal, muestra la relación entre variables continuas u ordinales en forma de puntos de datos continuos. Además, puede mostrar cómo una determinada variable cambia con el tiempo.
Creación de un gráfico de líneas
Utilizar la función conocida plot() de pyplot para crear gráficos de líneas. A continuación, un ejemplo que muestra una relación cuadrática entre dos variables:
123456789import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np data_linear = np.arange(0, 6) data_squared = data_linear ** 2 # Creating a line plot with specifying x and y plt.plot(data_linear, data_squared, '-o') plt.show()
De hecho, este código puede simplificarse aún más. Observe otro ejemplo:
123456import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np data_squared = np.arange(0, 6) ** 2 # Creating a line plot using only one array plt.plot(data_squared, '-o') plt.show()
Cuando solo se pasa un arreglo (o pandas.Series()) como data_squared a la función plot(), matplotlib utiliza los valores del arreglo para el eje y. El eje x se genera automáticamente utilizando los índices de los elementos; en este caso, los números del 0 al 5.
Swipe to start coding
- Utilizar la función adecuada para crear un gráfico de líneas.
- Pasar en el orden correcto
x_data(eje x) yy_data(eje y) como los dos primeros argumentos. - Pasar el argumento más a la derecha para que el gráfico tenga marcadores y líneas.
Solución
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Can you explain the difference between passing one array versus two arrays to the plot() function?
What other plot styles or markers can I use with matplotlib?
How can I customize the appearance of my line plot?
Genial!
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Utilizar la función conocida plot() de pyplot para crear gráficos de líneas. A continuación, un ejemplo que muestra una relación cuadrática entre dos variables:
123456789import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np data_linear = np.arange(0, 6) data_squared = data_linear ** 2 # Creating a line plot with specifying x and y plt.plot(data_linear, data_squared, '-o') plt.show()
De hecho, este código puede simplificarse aún más. Observe otro ejemplo:
123456import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np data_squared = np.arange(0, 6) ** 2 # Creating a line plot using only one array plt.plot(data_squared, '-o') plt.show()
Cuando solo se pasa un arreglo (o pandas.Series()) como data_squared a la función plot(), matplotlib utiliza los valores del arreglo para el eje y. El eje x se genera automáticamente utilizando los índices de los elementos; en este caso, los números del 0 al 5.
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