Matplotlib 2d histogram

En el mundo de la programación, la visualización de datos es una tarea crucial. La librería Matplotlib es una herramienta poderosa que ofrece una variedad de opciones para la visualización de datos en Python. En este artículo nos enfocaremos en una de las funciones más útiles de Matplotlib: el histograma 2D.

Para aquellos que no están familiarizados con los histogramas, se utilizan para mostrar la distribución de datos en un conjunto. Un histograma 2D permite mostrar la distribución bivariante entre dos variables en un conjunto de datos. Esto es especialmente útil para visualizar el patrón de correlación que existe entre dos variables. Nuestra guía cubrirá todo lo que necesitas saber sobre la construcción de un histograma 2D en Matplotlib.

Requisitos previos

Antes de comenzar, debes asegurarte de que tu sistema tenga Python y Matplotlib instalados. Si no los tienes instalados, sigue las instrucciones de instalación en los sitios web oficiales de Python y Matplotlib.

Construcción del histograma 2D en Matplotlib

1. Importa las librerías necesarias

Lo primero que debemos hacer es importar las librerías necesarias para construir nuestro histograma 2D. En este caso, necesitaremos las librerías Matplotlib y NumPy para generar los datos.


import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np


2. Genera los datos

Para generar los datos, utilizaremos la función numpy.random.normal para generar datos aleatorios. Generaremos dos conjuntos de datos, uno para cada variable que queremos comparar.


x = np.random.normal(size=1000)
y = np.random.normal(size=1000)


3. Crea el histograma 2D

Ahora que tenemos nuestros datos, podemos construir nuestro histograma 2D. Utilizaremos la función plt.hist2d para crear el histograma y le pasaremos nuestros datos de x e y.


plt.hist2d(x, y, bins=(30, 30), cmap=plt.cm.jet)
plt.colorbar()
plt.show()


El resultado será un histograma 2D que muestra la distribución de los datos en los dos ejes.

Ejemplos de código

Ejemplo 1: Histograma 2D de los datos de iris

El conjunto de datos iris es uno de los más populares en el aprendizaje automático. Contiene información sobre tres especies de plantas iris que se midieron en cuatro variables: longitud del sépalo, ancho del sépalo, longitud del pétalo y ancho del pétalo.

En este ejemplo, utilizaremos la biblioteca Sklearn para cargar el conjunto de datos iris y utilizaremos las dos primeras variables para construir nuestro histograma 2D.


from sklearn import datasets
iris = datasets.load_iris()
x = iris.data[:, 0]
y = iris.data[:, 1]

plt.hist2d(x, y, bins=(30, 30), cmap=plt.cm.jet)
plt.colorbar()
plt.show()


Ejemplo 2: Histograma 2D con etiquetas personalizadas

En este ejemplo, vamos a personalizar nuestro histograma 2D agregando etiquetas a los ejes y al título. También utilizaremos una paleta de color personalizada para el color del histograma.


x = np.random.normal(size=1000)
y = np.random.normal(size=1000)

plt.hist2d(x, y, bins=(30, 30), cmap=plt.cm.get_cmap("PuBuGn"))
plt.colorbar()
plt.xlabel("Variable X")
plt.ylabel("Variable Y")
plt.title("Histograma 2D")
plt.show()


Conclusión

Los histogramas 2D son una herramienta poderosa y útil para visualizar correlaciones entre variables en conjuntos de datos. Como hemos visto en este artículo, Matplotlib ofrece una función simple y fácil de usar para construir histogramas 2D en Python. Si eres un analista de datos o estás trabajando en un proyecto de aprendizaje automático, deberías considerar agregar histogramas 2D a tu conjunto de herramientas de visualización.

Preguntas frecuentes

¿Qué es un histograma 2D?

Un histograma 2D es una visualización de la distribución de valores bivariantes en un conjunto de datos.

¿Cómo se construye un histograma 2D en Matplotlib?

Se construye utilizando la función hist2d() en la biblioteca Matplotlib, pasándole los datos de dos variables y el número de bins.

¿Por qué es útil un histograma 2D?

Es útil porque permite visualizar la correlación entre dos variables en un conjunto de datos, lo que puede ayudar a descubrir patrones o tendencias útiles para la toma de decisiones.

¿Puedo personalizar un histograma 2D en Matplotlib?

Sí, la función hist2d() tiene numerosos parámetros que permiten personalizar la apariencia del histograma, como el número de bins, la paleta de colores y las etiquetas de los ejes.

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