Matplotlib es una librería Python open source que permite crear visualizaciones de datos. Descubre todo lo que tienes que saber: definición, funcionamiento, dificultades, cursos, etc.
La visualización de datos es una etapa clave del análisis de datos. Después de haber recopilado, almacenado y analizado datos, es esencial transformar los resultados de esos análisis en informes y visualizaciones gráficas.
Y con razón, el cerebro humano comprende más rápido un diagrama que una sucesión de estadísticas en forma de tabla. La “Dataviz” permite, por tanto, compartir los resultados de un análisis con los equipos no técnicos de una empresa, y en particular con sus dirigentes.
¿Qué es Matplotlib?
Matplotlib es una librería Python open source, desarrollada inicialmente por el neurobiólogo John Hunter en 2002. El objetivo era visualizar las señales eléctricas del cerebro de personas epilépticas. Para conseguirlo, quería replicar las funcionalidades de creación gráfica de MATLAB con Python.
Tras el fallecimiento de John Hunter en 2012, Matplotlib ha sido mejorado a lo largo del tiempo por numerosos contribuidores de la comunidad open source. Se ha utilizado para crear gráficas y diagramas de gran calidad. Es una alternativa open source a MATLAB.
Por ejemplo, es posible crear trazados, histogramas, diagramas de barra y cualquier tipo de gráfica con ayuda de algunas líneas de código. Se trata de una herramienta muy completa, que permite generar visualizaciones de datos muy detalladas.
Esta librería es particularmente útil para las personas que trabajan con Python o NumPy. Se emplea particularmente en servidores de aplicación web, shells y scripts de Python. Con las API de matplotlib, también es posible que los desarrolladores integren gráficas con aplicaciones de interfaz gráfica.
Los principales conceptos de Matplotlib
Matplotlib se basa en varios elementos clave. Una «figura» es una ilustración completa. Cada trazado de esa figura se llama «eje».
El «plotting» consiste en crear una gráfica. Es necesario utilizar datos, en forma de pares clave/valor que constituyen los ejes X e Y. Después se utilizan funciones como «scatter», «bar» y «pie» para crear el esquema.
Es posible generar gráficas básicas como diagramas de barras o histogramas, pero también figuras más complejas en tres dimensiones.
¿Qué es PyPlot?
Pyplot es un módulo Matplotlib que propone varias funciones sencillas para añadir elementos tales como líneas, imágenes o textos a los ejes de un gráfico. Su interfaz es muy cómoda y, por ello, este módulo se utiliza mucho.
También existe una API «orientada al objeto» (OO) que ofrece más flexibilidad y personalización que permite ensamblar los objetos de manera más libre. No obstante, es más difícil de usar.
Matplotlib, Numpy y Pandas
Numpy es un paquete Python dedicado al cálculo científico. Se trata de una dependencia indispensable para matplotlib, puesto que este último usa las funciones Numpy para los datos digitales y los arrays multidimensionales.
Por su parte, Pandas es una librería Python que también se emplea para matplotlib para la manipulación y el análisis de datos. No se trata de una dependencia indispensable como Numpy, pero a menudo se usa con matplotlib.
Matplotlib y la Data Science
Python es el lenguaje de programación más utilizado para la Data Science y el Machine Learning. De hecho, los recursos como NumPy y matplotlib se usan mucho para la creación de modelos de aprendizaje automático.
Los programadores pueden acceder a librerías para efectuar tareas cruciales dentro del entorno Python. Además, es posible integrar los resultados con los demás elementos y funcionalidades de un programa de Machine Learning o de una red neuronal.
¿Cuáles son las dificultades vinculadas con Matplotlib?
El aprendizaje de Matplotlib puede resultar complicado. Existen numerosos tutoriales, pero en el camino de los principiantes se presentan varias dificultades.
Primero, esta librería es extremadamente amplia. En total, incluye más de 70 000 líneas de código. También acoge varias interfaces diferentes y tiene la capacidad de interactuar con diferentes backends para el rendimiento de los gráficos.
Además, aunque la documentación de acceso público en matplotlib es comprensible, algunos documentos simplemente están obsoletos. Esta herramienta sigue en constante evolución, y algunos ejemplos disponibles en Internet en realidad pueden realizarse con un 70 % de líneas de código menos en las versiones modernas.
¿Cómo formarse en Matplotlib?
Matplotlib ofrece numerosas posibilidades para la visualización de datos, pero puede ser difícil de dominar por su complejidad técnica y su sintaxis pesada. Es difícil aprender a dominarla de manera autodidacta, ya que gran parte de la documentación disponible en línea está obsoleta.
Para aprender a utilizar esta librería, puedes optar por los cursos de DataScientest. Proponemos cursos que permiten formarse en los diferentes perfiles profesionales de la Data Science: Data Analyst, Data Scientist, Data Engineer, ML Engineer, Data Manager, etc.
En todos nuestros itinerarios, Python es el lenguaje de programación predilecto. Aprenderás a utilizar ese lenguaje y sus diferentes librerías de Data Science, en particular matplotlib para la DataViz. Esta herramienta está presente en el módulo «visualización de datos» de nuestros cursos de Data Analyst, Data Scientist y Data Management.
Todos nuestros cursos proponen un enfoque Blended Learning, que combina una plataforma en línea con asesoramiento y master classes presenciales. Pueden cursarse en Formación Continua o en BootCamp intensivo en solo algunas semanas.
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