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. As – Se utiliza para crear un alias al importar un módulo. np. array(lista): Crea
un array a partir de la lista o tupla lista y devuelve una referencia a él. plt. show(), forzamos que el
resultado se muestre como imagen, que es lo que queremos.
Ejercicio 1
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x=np.array([0,6])
y=np.array([0,250])
plt.plot(x,y)
plt.show()
matplotlib.pyplot.bar Hace un gráfico de barras.
Las barras están posicionadas en x con la alineación dada. Sus dimensiones vienen dadas
por alto y ancho. La línea de base vertical está en la parte inferior (predeterminado en 0).
Muchos parámetros pueden tomar un solo valor que se aplica a todas las barras o una secuencia de
valores, uno para cada barra.
Ejercicio 2
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x=np.array(["A","B","C","D"])
y=np.array([3,8,1,10])
plt.bar(x,y)
plt.show()
def es una palabra reservada que indica a Python que una nueva función está siendo definida.
return indica el final de la función y continúa la ejecución del programa tras la llamada a la función.
range() proporciona una secuencia de enteros basada en los argumentos de la función.
La función xlim() o ylim() en el módulo pyplot de la biblioteca matplotlib se usa para obtener o
establecer los límites x de los ejes actuales.
Ejercicio 3
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
def f(x):
return -x**2 + 4*x
x=range(-1,10)
plt.xlim(0,5)
plt.ylim(0,5)
plt.plot(x, [f(i) for i in x])
plt.show()
scatter proporciona varios argumentos para personalizar los marcadores de diversar maneras. Si
quieres cambiar el color azul por defecto puedes establecer un nuevo color utilizando el argumento c .
También puedes establecer el color por grupo creando un array con colores, como en el ejemplo
siguiente.
Ejercicio 4
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x=np.array([5,7,8,7,2,17,2,9,4,11,12,9,6])
y=np.array([99,86,87,88,111,86,103,87,94,78,77,85,86])
plt.scatter(x,y)
plt.show()
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