Kiko Correoso

Manual de introducción a matplotlib.pyplot (IV): Tipos de gráfico (I)

Esto pretende ser un tutorial del módulo pyplot de la librería matplotlib. El tutorial lo dividiremos de la siguiente forma (que podrá ir cambiando a medida que vayamos avanzando).

  1. Primeros pasos
  2. Creando ventanas, manejando ventanas y configurando la sesión
  3. Configuración del gráfico
  4. Tipos de gráfico I
  5. Tipos de gráfico II
  6. Tipos de gráfico III
  7. Tipos de gráfico IV
  8. Texto y anotaciones (arrow, annotate, table, text…)
  9. Herramientas estadísticas (acorr, cohere, csd, psd, specgram, spy, xcorr, …)
  10. Eventos e interactividad (connect, disconnect, ginput, waitforbuttonpress…)
  11. Miscelánea

[Para este tutorial se ha usado python 2.7.1, ipython 0.11, numpy 1.6.1 y matplotlib 1.1.0]
[DISCLAIMER: Muchos de los gráficos que vamos a representar no tienen ningún sentido físico y los resultados solo pretenden mostrar el uso de la librería].
En todo momento supondremos que se ha iniciado la sesión y se ha hecho
[sourcecode language=”python”]
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
[/sourcecode]
Hasta ahora hemos visto como configurar las ventanas, manejo de las mismas, definir áreas de gráfico,… Ahora vamos a ir viendo los diferentes tipos de gráficos que existen.
Como habéis podido comprobar, en los ejemplos anteriores hemos estado viendo mucho plt.plot() que es lo que se suele usar para dibujar un gráfico simple de líneas representando los valores (x, f(x)). Ahora vamos a ver un ejemplo explicado para que veáis todas las posibilidades de plt.plot().
[sourcecode language=”python”]
plt.ion() # Nos ponemos en modo interactivo
x = np.arange(100) # Valores de x
y = np.random.rand(100) # Valores de y
plt.plot(x,y, color = ‘black’, label = ‘(x, f(x)’) # Dibujamos la evolución de f(x), frente a x
plt.plot(x[y > 0.9], y[y > 0.9], ‘bo’, label = ‘f(x) > 0.9′) # Destacamos los valores por encima de 0.9 colocándoles un marcador circular azul
plt.axhspan(0.9, 1, alpha = 0.1) # Colocamos una banda de color para los valores f(x) > 0.9
plt.ylim(0,1.2) # Limitamos el eje x
plt.legend() # Colocamos la leyenda
plt.title(u’Representación de (x, f(x))’) # Colocamos el título del gráfico
plt.xlabel(‘valores x’) # Colocamos la etiqueta en el eje x
plt.ylabel(‘valores f(x)’) # Colocamos la etiqueta en el eje y
[/sourcecode]

Este es el tipo de gráfico que suelo usar un 75% de las veces. Tipos de gráfico análogos a este son plt.plot_date(), que es similar a plt.plot() considerando uno o ambos ejes como fechas, y plt.plotfile(), que dibuja directamente desde los datos de un fichero.
Otro tipo de gráfico sería el que podemos obtener con plt.stem(). Dibuja líneas verticales desde una línea base. Imaginaros, por ejemplo, que tenéis una serie temporal, la normalizamos (restándole su Leer más »Manual de introducción a matplotlib.pyplot (IV): Tipos de gráfico (I)

Manual de introducción a matplotlib.pyplot (III): Configuración del gráfico

Esto pretende ser un tutorial del módulo pyplot de la librería matplotlib. El tutorial lo dividiremos de la siguiente forma (que podrá ir cambiando a medida que vayamos avanzando).

  1. Primeros pasos
  2. Creando ventanas, manejando ventanas y configurando la sesión
  3. Configuración del gráfico
  4. Tipos de gráfico I
  5. Tipos de gráfico II
  6. Tipos de gráfico III
  7. Tipos de gráfico IV
  8. Texto y anotaciones (arrow, annotate, table, text…)
  9. Herramientas estadísticas (acorr, cohere, csd, psd, specgram, spy, xcorr, …)
  10. Eventos e interactividad (connect, disconnect, ginput, waitforbuttonpress…)
  11. Miscelánea

[Para este tutorial se ha usado python 2.7.1, ipython 0.11, numpy 1.6.1 y matplotlib 1.1.0]
[DISCLAIMER: Muchos de los gráficos que vamos a representar no tienen ningún sentido físico y los resultados solo pretenden mostrar el uso de la librería].
En todo momento supondremos que se ha iniciado la sesión y se ha hecho
[sourcecode language=”python”]
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
[/sourcecode]
Hasta ahora hemos visto como podemos configurar la ventana y la sesión, en esta ocasión nos vamos a centrar en configurar el área del gráfico. Para ello vamos a empezar con plt.axes(), que sirve para ‘llamar’ y/o configurar a un área de gráfico. Podemos definir la posición, el tamaño, el color del área del fondo,…:
[sourcecode language=”python”]
plt.ion() # Ponemos la sesión como interactiva si no está como tal
plt.axes() # Coloca un área de gráfico con los valores por defecto
plt.plot(np.exp(np.linspace(0,10,100))) # Dibuja una exponencial de 0 a 10
plt.axes([0.2,0.55,0.3,0.3], axisbg = ‘gray’) # Dibuja una nueva área de gráfica colocada y con ancho y largo definido por [0.2,0.55,0.3,0.3] y con gris como color de fondo
plt.plot(np.sin(np.linspace(0,10,100)), ‘b-o’, linewidth = 2)
[/sourcecode]
El resultado es el siguiente:

Como podéis imaginar, podemos usar plt.axes() como sustituto de plt.subplot() si queremos dibujar gráficos que no tengan que tener una forma ‘regular’ dentro de la ventana. Si ahora queremos borrar el área del gráfico podemos usar plt.delaxes(), si queremos borrar el contenido que hay en el área del gráfico podemos usar plt.cla() y si queremos que no aparezca la ‘caja’ donde se dibuja el gráfico podemos usar plt.box() (si no hay ‘caja’ y queremos que aparezca podemos llamar a plt.box() y volverá a aparecer la ‘caja’).

El área del gráfico puede ser un área rectangular o un área para un gráfico polar (ver ejemplo).
Podemos colocar una rejilla que nos ayude a identificar mejor las áreas del gráfico mediante plt.grid() (en un gráfico polar deberemos usar plt.rgrid() y plt.thetagrids()).
Leer más »Manual de introducción a matplotlib.pyplot (III): Configuración del gráfico

Manual de introducción a matplotlib.pyplot (II): Creando y manejando ventanas y configurando la sesión

Esto pretende ser un tutorial del módulo pyplot de la librería matplotlib. El tutorial lo dividiremos de la siguiente forma (que podrá ir cambiando a medida que vayamos avanzando).

  1. Primeros pasos
  2. Creando ventanas, manejando ventanas y configurando la sesión
  3. Configuración del gráfico
  4. Tipos de gráfico I
  5. Tipos de gráfico II
  6. Tipos de gráfico III
  7. Tipos de gráfico IV
  8. Texto y anotaciones (arrow, annotate, table, text…)
  9. Herramientas estadísticas (acorr, cohere, csd, psd, specgram, spy, xcorr, …)
  10. Eventos e interactividad (connect, disconnect, ginput, waitforbuttonpress…)
  11. Miscelánea

[Para este tutorial se ha usado python 2.7.1, ipython 0.11, numpy 1.6.1 y matplotlib 1.1.0]
[DISCLAIMER: Muchos de los gráficos que vamos a representar no tienen ningún sentido físico y los resultados solo pretenden mostrar el uso de la librería].
En todo momento supondremos que se ha iniciado la sesión y se ha hecho
[sourcecode language=”python”]
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
[/sourcecode]
Como ya comentamos anteriormente, el módulo pyplot de matplotlib se suele usar para hacer pruebas rápidas desde la línea de comandos, programitas cortos o programas donde los gráficos serán, en general, sencillos.
Normalmente, cuando iniciamos la sesión, esta no está puesta en modo interactivo. En modo interactivo, cada vez que metemos código nuevo relacionado con el gráfico o la ventana (recordad, una instancia de matplotlib.axes.Axes o de matplotlib.figure.Figure, respectivamente), este se actualizará. Cuando no estamos en modo interactivo, el gráfico no se actualiza hasta que llamemos a show() (si no hay una ventana abierta) o draw() (normalmente no lo usaréis para nada) explícitamente. Veamos como es esto:
Si acabamos de iniciar sesión deberíamos estar en modo no interactivo. Para comprobarlo hacemos lo siguiente:
[sourcecode language=”python”]
plt.isinteractive()
False
[/sourcecode]
Si el resultado es False significa que estamos en modo no interactivo. Esto significa que si hacemos lo siguiente:
[sourcecode language=”python”]
plt.plot([1,2,3,4,5])
[/sourcecode]
No lanzará una ventana hasta que lo pidamos explícitamente mediante:
[sourcecode language=”python”]
plt.show()
[/sourcecode]
Podemos conmutar a modo interactivo o no usando plt.ion() y plt.ioff(), que lo que hacen es poner el modo interactivo en ‘on’ o en ‘off’, respectivamente. Como está en off (recordad que plt.isinteractive() nos ha dado False, lo que significa que está en ‘off’), si ahora  hacemos lo siguiente (cerrad antes cualquier ventana de gráficos que tengáis abierta):
[sourcecode language=”python”]
plt.ion()
plt.plot([1,2,3,4])
[/sourcecode]
Vemos que directamente se abre una ventana nueva sin necesidad de llamar a plt.show(). Yo suelo usar ipython así para ir probando cosas y cuando ya acierto con como quiero que me salgan los gráficos voy a spyder, donde tengo el programa que esté haciendo, y ya escribo el código que necesito con la interfaz orientada a objetos.
Jugad un poco con plt.isinteractive(), plt.ion(), plt.ioff(), plt.show() y plt.draw() para estar más familiarizados con el funcionamiento.
Leer más »Manual de introducción a matplotlib.pyplot (II): Creando y manejando ventanas y configurando la sesión

Manual de introducción a matplotlib.pyplot (I): Primeros pasos

Esto pretende ser un tutorial del módulo pyplot de la librería matplotlib. El tutorial lo dividiremos de la siguiente forma (que podrá ir cambiando a medida que vayamos avanzando).

  1. Primeros pasos
  2. Creando ventanas, manejando ventanas y configurando la sesión
  3. Configuración del gráfico
  4. Tipos de gráfico I
  5. Tipos de gráfico II
  6. Tipos de gráfico III
  7. Tipos de gráfico IV
  8. Texto y anotaciones (arrow, annotate, table, text…)
  9. Herramientas estadísticas (acorr, cohere, csd,  psd, specgram, spy, xcorr, …)
  10. Eventos e interactividad (connect, disconnect, ginput, waitforbuttonpress…)
  11. Miscelánea

[Para este tutorial se ha usado python 2.7.1, ipython 0.11, numpy 1.6.1 y matplotlib 1.1.0]
En todo momento supondremos que se ha iniciado la sesión y se ha hecho
[sourcecode language=”python”]
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
[/sourcecode]
Para empezar diremos que hay tres formas de usar la librería Matplotlib:

  • La podemos usar desde python usando el módulo pylab. El módulo pylab pretende mostrar un entorno de trabajo parecido al de matlab mezclando las librerías numpy y matplotlib. Es la forma menos pythónica de usar matplotlib y se obtiene usando

[sourcecode language=”python”]
from pylab import *
[/sourcecode]
Normalmente solo se recomienda para hacer pruebas rápidas desde la línea de comandos.

  • Una segunda forma, que es la que veremos en este tutorial, es usando el módulo pyplot.

[sourcecode language=”python”]
import matplotlib.pyplot as plt
[/sourcecode]

  • Por último, la forma más recomendable y pythónica, pero más compleja, sería usar matplotlib mediante la interfaz orientada a objetos. Cuando se programa con matplotlib, no mientras se trabaja interactivamente, esta es la forma que permite tener más control sobre el código. Quizá veamos esto en el futuro si alguno nos animamos/os animáis a escribir sobre ello.

Absolutamente todo lo que vamos a usar en este tutorial y que está relacionado con matplotlib.pyplot lo podréis encontrar documentado y detallado aquí. Como he comentado, todo lo que vamos a ver está en el anterior enlace, pero no todo lo que está en el anterior enlace lo vamos a ver. Por ejemplo, en el índice veréis que he tachado los puntos 9 y 10, las funciones estadísticas y las funciones que permiten meter algo de interactividad en los gráficos dentro de pyplot. Las funciones estadísticas incluidas son pocas, algunas son complejas y muy específicas y las veo poco coherentes como grupo dentro de pyplot, para ello ya tenemos scipy y estas funciones estarían mejor ahí para separar lo que es ‘gráficar’ (en español de Sudámerica existe la palabra) de lo que es analizar datos. Para interactividad con los gráficos tenemos el módulo matplotlib.widgets, muchísimo más completo.
Leer más »Manual de introducción a matplotlib.pyplot (I): Primeros pasos

Ejemplo de uso de Basemap y NetCDF4

Continuando lo que enseñó Juanlu en la anterior entrada vamos a mostrar líneas de nivel y temperatura del aire en la superficie, en este caso la presión al nivel del mar del día 01 de enero de 2012 a las 00.00 UTC según los datos extraídos del reanálisis NCEP/NCAR, sobre un mapa con la ayuda de la librería Basemap.
Como los datos del reanálisis NCEP/NCAR vienen en formato netCDF usaremos la librería netcdf4-python. El formato netCDF es un estándar abierto y es ampliamente usado en temas de ciencias de la tierra, atmósfera, climatología, meteorología,… No es estrictamente necesario usar netcdf4-python para acceder a ficheros netCDF puesto que desde scipy tenéis esta funcionalidad. Pero bueno, yo uso esta por una serie de ventajas que veremos otro día.
En la presente entrada se ha usado python 2.7.2, numpy 1.6.1, matplotlib 1.1.0, netCDF4 0.9.7 y Basemap 1.0.2.
Primero de todo vamos a importar todo lo que necesitamos:
[sourcecode language=”python”]
## Importamos las librerías que nos hacen falta
import numpy as np
import netCDF4 as nc
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits import basemap as bm
[/sourcecode]
Los ficheros netCDF de presión al nivel del mar y de Temperatura del aire de la superficie los podéis descargar de aquí y aquí, respectivamente. Veréis un enlace que pone ‘FTP a copy of the file’, lo pincháis y guardáis en el mismo sitio donde tengáis el script que estamos haciendo en la presente entrada.
Una vez que tenemos los ficheros los podemos abrir usando la librería netCDF4-python:
[sourcecode language=”python”]
## Abrimos los ficheros de datos,
## el nombre de los ficheros lo tendréis que cambiar
## con el nombre de los ficheros que os habéis descargado
slp = nc.Dataset(‘X83.34.8.250.104.4.18.19.nc’) #slp por ‘sea level pressure’
tsfc = nc.Dataset(‘X83.34.8.250.104.4.15.31.nc’) #tsfc ‘por temperature at surface’
[/sourcecode]
Leer más »Ejemplo de uso de Basemap y NetCDF4