====== 4. Gráficos ======
En este tema vamos a ver como crear gráficos en Python.
Para hacer gráficas hay varias librerías:
* [[https://matplotlib.org/|Matplotlib]]: Es la librería mas antigua pero la mas utilizada.
* [[https://seaborn.pydata.org/|Seaborn]]: Es una capa por //encima// de Matplotlib y hace que sea mas sencillo hacer gráficas
* [[https://www.scikit-yb.org/en/latest/|Yellowbrick]]: También es una capa //encima// de Matplotlib pero es una librería especializa en gráficas para //Machine Learning//
* [[https://plotnine.readthedocs.io/en/stable/index.html|Plotnine]]: Esta librería sigue una filosofía totalmente distinta a las anteriores. La forma de especificar una gráfica se basa en los descrito en el libro [[https://www.springer.com/gp/book/9780387245447|The Grammar of Graphics]] que es una forma mas moderna que la usada por Matplotlib. Esta forma de especificar una gráfica se usa principalmente en el lenguaje [[https://www.r-project.org/|R]] con su librería [[https://ggplot2.tidyverse.org/|ggplot2]]. Por lo que Plotnine imita a ggplot2
Mas información:
* [[https://mode.com/blog/python-data-visualization-libraries/|10 Python Data Visualization Libraries for Any Field]]
* [[https://ipython.readthedocs.io/en/stable/interactive/plotting.html|IPython-Rich Outputs]]
* [[https://medium.com/data-science-community-srm/machine-learning-visualizations-with-yellowbrick-3c533955b1b3|Machine Learning Visualizations with Yellowbrick]]
* [[https://jakevdp.github.io/PythonDataScienceHandbook/04.12-three-dimensional-plotting.html|Three-Dimensional Plotting in Matplotlib]]
* [[https://towardsdatascience.com/plotting-the-learning-curve-with-a-single-line-of-code-90a5bbb0f48a|Plotting the Learning Curve with a Single Line of Code]]
* [[https://python.plainenglish.io/a-reference-notebook-for-30-statistical-charts-in-seaborn-191164f9f743|A Reference Notebook for Over 30 Statistical Charts in Seaborn]]
* [[https://datavizpyr.com/add-legend-to-scatterplot-colored-by-a-variable-with-matplotlib-in-python/|How to Add Legend to Scatterplot Colored by a Variable with Matplotlib in Python]]
* [[https://matplotlib.org/stable/gallery/mplot3d/custom_shaded_3d_surface.html|Custom hillshading in a 3D surface plot]]
* [[https://stackoverflow.com/questions/28232879/phong-shading-for-shiny-python-3d-surface-plots/31754643|Phong shading for shiny Python 3D surface plots]]: Usando [[http://docs.enthought.com/mayavi/mayavi/index.html|Mayavi]]
* Guía
* {{ :clase:iabd:pia:1eval:cheat-sheet-pandas-seaborn.pdf |Pandas & Seaborn plots cheatsheet}}
* [[https://levelup.gitconnected.com/seaborn-ultimate-cheat-sheet-2021-58ab2241c97a|Seaborn Ultimate Cheat Sheet (2021)]]
* [[https://jakevdp.github.io/PythonDataScienceHandbook/04.00-introduction-to-matplotlib.html|Visualization with Matplotlib]]
* Colores:
* [[https://matplotlib.org/stable/gallery/color/colormap_reference.html|Matplotlib Colormap reference]]
* [[https://medium.com/@morganjonesartist/color-guide-to-seaborn-palettes-da849406d44f|Color Guide to Seaborn Palettes]]
* [[https://towardsdatascience.com/simple-steps-to-create-custom-colormaps-in-python-f21482778aa2|Simple steps to create custom colormaps in Python]]
===== Instalación e importación=====
==== Instalación ====
* Instalación con conda
conda install matplotlib
Matplotlib ya viene instalado por defecto en Anaconda y Google Colab.
==== Importación ====
* Importar matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
===== Introducción =====
La base de los gráficos en Python es Matplotlib. Con esta librería hay una serie de conceptos que debemos conocer. Los nombres de los conceptos los vamos a decir en inglés para que se parezcan mas a los métodos, clases o argumentos de las librerías.
{{:clase:iabd:pia:1eval:anatomy.png|}}
* ''figure'': Es como el "lugar" donde se van a colocar cada una de las gráficas. Siempre va a haber una ''figure''. Un problema con ''figure'' es que en muchos ejemplos no se crea específicamente.
* ''axes'': Es como cada una de las gráficas que vamos a crea dentro de una ''figure''.
* ''axis'': Son cada uno de los ejes de una gráfica.
No confundir ''axes'' con ''axis''.
* Crear la primera figura con su gráfica
import matplotlib.pyplot as plt
figure=plt.figure()
axes = figure.add_subplot()
{{:clase:iabd:pia:1eval:figure_simple.png|}}
Hemos creado una figura con ''figure=plt.figure()''. Le hemos añadido un ''axes'' que es como la gráfica mediante ''axes = figure.add_subplot()'' y vemos que esa gráfica tiene por defecto unos ''axis'' o ejes en X e Y que van de 0 a 1.
¿Porqué se llama el método ''add_subplot'' si realmente retorna un objeto ''Axes''. Porque realmente el objeto que retorna es del tipo ''AxesSubplot''. Lo podemos ver con el sigiente código:
print(type(axes))
===== Organizar Axes =====
Veamos ahora como podemos organizar varias ''axes'' o gráficas en la misma figura.
El método ''add_subplot'' permite que le pasemos tres parámetros numéricos que indica el número de filas ,de columnas y la posición del gráfico.
* Crea una rejilla de 2 filas , 2 columnas y añadir 3 gráficos en la posición ,en la posición 2 y en la posición 4 (la posición 3 se deja vacía)
import matplotlib.pyplot as plt
figure=plt.figure()
axes = figure.add_subplot(2,2,1)
axes = figure.add_subplot(2,2,2)
axes = figure.add_subplot(2,2,4)
{{:clase:iabd:pia:1eval:figure_matriz_3.png|}}
{{:clase:iabd:pia:1eval:figure_matriz_3_edu.png|}}
* Crea una rejilla de 2 filas , 1 columna y añadir 2 gráficos en la posición 1 y la posición 2.
import matplotlib.pyplot as plt
figure=plt.figure()
axes1 = figure.add_subplot(2,1,1)
axes2 = figure.add_subplot(2,1,2)
{{:clase:iabd:pia:1eval:figure_vertical.png|}}
* Crea una rejilla de 1 fila , 2 columnas y añadir 2 gráficos en la posición 1 y la posición 2.
import matplotlib.pyplot as plt
figure=plt.figure()
axes1 = figure.add_subplot(1,2,1)
axes2 = figure.add_subplot(1,2,2)
{{:clase:iabd:pia:1eval:figure_horizontal.png|}}
* Mezclar 2 organizaciones para figuras que no sean iguales.
import matplotlib.pyplot as plt
figure=plt.figure()
axes = figure.add_subplot(2,2,1)
axes = figure.add_subplot(2,2,3)
axes = figure.add_subplot(1,2,2)
{{:clase:iabd:pia:1eval:figure_2_1_hor.png|}}
{{:clase:iabd:pia:1eval:figure_2_1_hor_edu.png|}}
* Mezclar 2 organizaciones para figuras que no sean iguales.
import matplotlib.pyplot as plt
figure=plt.figure()
axes1 = figure.add_subplot(2,2,1)
axes2 = figure.add_subplot(2,2,2)
axes3 = figure.add_subplot(2,1,2)
{{:clase:iabd:pia:1eval:figure_2_1_ver.png|}}
* Mezclar 2 organizaciones para figuras que no sean iguales.
import matplotlib.pyplot as plt
figure=plt.figure()
axes1 = figure.add_subplot(3,2,1)
axes2 = figure.add_subplot(3,2,3)
axes3 = figure.add_subplot(3,2,5)
axes4 = figure.add_subplot(2,2,2)
axes5 = figure.add_subplot(2,2,4)
{{:clase:iabd:pia:1eval:figure_5_hor.png|}}
Mas información:
* [[https://towardsdatascience.com/customizing-multiple-subplots-in-matplotlib-a3e1c2e099bc|Customizing Multiple Subplots in Matplotlib]]
===== Figura =====
Acabamos de ver como colocar cada gráfica dentro de la figura. Ahora veremos unas cosas mas sobre ella.
* Para hacer la figura mas grande solo hay que indicar el tamaño con el argumento ''figsize''
figure=plt.figure(figsize=(15, 5))
El tamaño es el ancho y el alto en **pulgadas**.
* Para indicar el título , el color y el tamaño de letra se usa el método ''suptitle''
figure.suptitle("Título de Figure", fontsize=14, color='red')
{{:clase:iabd:pia:1eval:figure_grande.png|}}
* Por último podemos grabar la figura entera con ''savefig''
figure.savefig("nombre_fichero.png",facecolor="#FFFFFF",bbox_inches='tight')
El argumento ''bbox_inches='tight''' se usa para que no deje espacio alrededor de la imagen al guardarla.
==== Subfiguras ====
Además de ''figure'' y ''axes'', a partir de matplolib 3.4 existe las ''subfigure''. Éstas se pueden usar para poder poner un título común a varios ''axes''.
Para ello se usa el método ''subfigures'' , indicando el número de filas y columnas. Este método retornará un array con todas las subfiguras. Cada subfigura será como una nueva figura.
subfigure_a,subfigure_b = figure.subfigures(nrows=2, ncols=1)
Veamos un ejemplo:
import matplotlib.pyplot as plt
figure=plt.figure(figsize=(8, 6),layout='constrained')
figure.suptitle("Título de la figura")
subfigure_a,subfigure_b = figure.subfigures(nrows=2, ncols=1)
subfigure_a.suptitle("Titulo de la SubFigura A")
axes_1 = subfigure_a.add_subplot(1,2,1)
axes_1.set_title("axes_1")
axes_2 = subfigure_a.add_subplot(1,2,2)
axes_2.set_title("axes_2")
subfigure_b.suptitle("Titulo de la SubFigura B")
axes_3 = subfigure_b.add_subplot(1,2,1)
axes_3.set_title("axes_3")
axes_4 = subfigure_b.add_subplot(1,2,2)
axes_4.set_title("axes_4")
{{:clase:iabd:pia:1eval:subfiguras.png?400|}}
==== Proyecciones ====
Indicar como es la proyección de los ejes.
import matplotlib.pyplot as plt
figure=plt.figure(figsize=(15, 5))
figure.suptitle("Ejemplos de Proyecciones", fontsize=20)
axes1 = figure.add_subplot(1,3,1,projection='rectilinear')
axes1.set_title("Proyección 'rectilinear'")
axes2 = figure.add_subplot(1,3,2,projection='3d')
axes2.set_title("Proyección '3d'")
axes3 = figure.add_subplot(1,3,3,projection='polar')
axes3.set_title("Proyección 'polar'")
{{:clase:iabd:pia:1eval:figure_proyecciones.png|}}
==== Clase Figura ====
La siguiente clase permite simplificar la creación de ''Axes'' cuando queremos mostrar muchos en forma de matriz con varias columnas y muchas filas.
class Figura:
def __init__(self,ncols,naxes,axes_width_inches=6, axes_height_inches=None):
self.ncols=ncols
self.num_axes=naxes
self.nrows=math.ceil(naxes/ncols)
if axes_height_inches==None:
axes_height_inches=axes_width_inches*0.86
self.figure, self.arr_axes = plt.subplots(ncols=self.ncols, nrows=self.nrows, figsize=(self.ncols*axes_width_inches,self.nrows*axes_height_inches),
layout="constrained")
if isinstance(self.arr_axes, (list, tuple, np.ndarray))==False:
self.arr_axes=np.array([[self.arr_axes]])
def get_axes(self):
return np.array(self.arr_axes).reshape(-1)
El uso de la clase es la siguiente.
Imagina que quieres mostrar 12 ''Axes'' en 3 columnas y luego obtener cada uno de los axes.
figura=Figura(ncols=3,naxes=12)
for axes in figura.get_axes():
axes.plot()
La ventaja de esta clase es que no te tienes que preocupar del número de filas que va a haber. Que en este caso serán 4
===== Dibujando en 2D =====
Ahora veamos una serie de métodos para dibujar en un ''Axes'' o gráfica en 2 dimensiones
* Para dibujar una serie de puntos se usa el método ''scatter''
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
figure=plt.figure()
axes = figure.add_subplot()
x=np.array([0,1,2,3,4,5,6])
y=np.array([0,1,4,9,16,25,36])
axes.scatter(x,y)
{{:clase:iabd:pia:1eval:ejemplo_basico_scatter.png|}}
* Para dibujar una línea siguiendo una serie de puntos se usa el método ''plot''
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
figure=plt.figure()
axes = figure.add_subplot()
x=np.array([0,1,2,3,4,5,6])
y=np.array([0,1,4,9,16,25,36])
axes.plot(x,y)
{{:clase:iabd:pia:1eval:ejemplo_basico_plot.png|}}
* Para dibujar una diagrama de barras en base a una serie de puntos se usa el método ''bar''
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
figure=plt.figure()
axes = figure.add_subplot()
x=np.array([0,1,2,3,4,5,6])
y=np.array([0,1,4,9,16,25,36])
axes.bar(x,y)
{{:clase:iabd:pia:1eval:ejemplo_basico_bar.png|}}
* En un mismo ''Axes'' se pueden dibujar varias cosas a la vez
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
figure=plt.figure()
axes = figure.add_subplot()
x1=np.array([0,1,2,3,4,5,6])
y1=np.array([0,1,4,9,16,25,36])
x2=np.array([0,1,2,3,4,5,6])
y2=np.array([-1,2,4,7,18,23,39])
axes.plot(x1,y1)
axes.scatter(x2,y2)
{{:clase:iabd:pia:1eval:ejemplo_basico_scatter_plot.png|}}
===== Dibujando en 3D =====
Ahora veamos una serie de métodos para dibujar en un ''Axes'' o gráfica en 3 dimensiones
* Para dibujar una serie de puntos se usa el método ''scatter'', la diferencia es que se pasa la ''z'' y la proyección es ''3d''.
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
figure=plt.figure()
axes = figure.add_subplot(projection='3d')
x=np.array([0,1,2,6,4,5,6])
y=np.array([0,1,4,9,16,25,36])
z=np.array([0,4,7,3,9,12,18])
axes.scatter(x,y,z)
{{:clase:iabd:pia:1eval:ejemplo_basico_scatter3d.png|}}
* Para dibujar una línea siguiendo una serie de puntos se usa el método ''plot'', la diferencia es que se pasa la ''z'' y la proyección es ''3d''.
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
figure=plt.figure()
axes = figure.add_subplot(projection='3d')
x=np.array([0,1,2,6,4,5,6])
y=np.array([0,1,4,9,16,25,36])
z=np.array([0,4,7,3,9,12,18])
axes.plot(x,y,z)
{{:clase:iabd:pia:1eval:ejemplo_basico_plot3d.png|}}
* Para dibujar una superficie en 3D se usa ''plot_surface''.
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
figure=plt.figure(figsize=(8,8))
axes = figure.add_subplot(projection='3d')
x=np.linspace(-3,3,100)
y=np.linspace(-3,3,100)
x,y=np.meshgrid(x,y)
z = 3*(1 - x)**2 * np.exp(-x**2 - (y + 1)**2) - 10*(x/5 - x**3 - y**5)*np.exp(-x**2 - y**2) - 1./3*np.exp(-(x + 1)**2 - y**2)
axes.plot_surface(x,y,z)
$$z=3(1-x)^2e^{-x^2-(y+1)^2}-10(\frac{x}{5}-x^3-y^5)e^{-x^2-y^2}-\frac{1}{3}e^{-(x+1)^2-y^2}$$
{{:clase:iabd:pia:1eval:ejemplo_3d_surface.png|}}
Si queremos interaccionar con el gráfico en 3D para poder rotarlo y así verlo mejor , debemos hacer lo siguiente:
Añadir lo siguiente antes de los imports
%matplotlib widget
o
%matplotlib ipympl
y previamente haber instalado ''ipympl''
conda install -c conda-forge ipympl
Si queremos variar la posición de la cámara lo podemos hacer con:
axes.view_init(45, -45)
* Otra forma de dibujar superficies en 3D es mostrar el eje Z como colores similar a las curvas de nivel en los mapas topográficos, se usa el método ''contourf''. El parámetro ''levelsint'' indica el número de regiones distintas o curvas de nivel a mostrar.
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
figure=plt.figure(figsize=(8,8))
axes = figure.add_subplot()
x=np.linspace(-3,3,100)
y=np.linspace(-3,3,100)
x,y=np.meshgrid(x,y)
z = 3*(1 - x)**2 * np.exp(-x**2 - (y + 1)**2) - 10*(x/5 - x**3 - y**5)*np.exp(-x**2 - y**2) - 1./3*np.exp(-(x + 1)**2 - y**2)
axes.contourf(x,y,z,levelsint=30)
{{ :clase:iabd:pia:1eval:ejemplo_3d_in_2d_surface.png?direct |}}
===== Dibujando en 4D =====
Dibujar en 4D no es posible pero si lo que queremos es representar 2 variables en función de otras 2 variables , si que es posible mediante las siguientes técnicas:
* Variar el tamaño del punto en función de una variable
* Variar el color del punto en función de otra variable
Las 4 variables se mostrarían como:
* Eje X
* Eje Y
* Color
* Tamaño
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
figure=plt.figure(figsize = (10, 7))
axes = figure.add_subplot()
random_state = np.random.RandomState(0)
x = random_state.randn(100)
y = random_state.randn(100)
color = random_state.randn(100)
size = 500 * random_state.randn(100)
scatter=axes.scatter(x,y,c=color,s=size,cmap='hsv', alpha=0.4)
figure.colorbar(scatter,ax=axes)
{{:clase:iabd:pia:1eval:ejemplo_scatter_4d.png|}}
Usamos el parámetro ''c'' que significa el color para mostrar el valor de ''z1'', mientras que el parámetro ''s'' que significa el tamaño (//size// en inglés)) para mostrar el valor de ''z2''. Es decir que en función de ''x'' e ''y'', mostramos las 2 variables ''z1'' y ''z2''. Por último el parámetro de ''alpha'' es para hacer que los puntos sean un poco transparentes.
===== Dibujando en 5D =====
La técnica anterior se puede aplicar a una gráfica en 3D con lo que conseguimos representar hasta 5 variables distintas.
Las 5 variables se mostrarían como:
* Eje X
* Eje Y
* Eje Z
* Color
* Tamaño
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
figure=plt.figure(figsize = (16, 9))
axes = figure.add_subplot(projection ="3d")
random_state = np.random.RandomState(0)
x = random_state.randn(100)
y = random_state.randn(100)
z = random_state.randn(100)
color = random_state.randn(100)
size = 500 * random_state.randn(100)
scatter=axes.scatter(x,y,z,c=color,s=size,cmap='hsv', alpha=0.4)
figure.colorbar(scatter,ax=axes, shrink = 0.5)
{{:clase:iabd:pia:1eval:ejemplo_scatter_5d.png|}}
===== Histogramas =====
Los histogramas consisten el mostrar la frecuencia con la que aparecen los valores en una secuencia unidimensional de datos. Podríamos pensar que son como diagramas de barras pero la información que muestran es de naturaleza distinta. En un diagrama de barras el origen de los datos es pares de números ''(x , y)'' , mientras que en un histograma solo existe la ''x''.
Para hacer histogramas no vamos a usar la librería ''matplotlib'' sino una mas avanzada que está sobre ella llamada [[https://seaborn.pydata.org/|seaborn]]. Seaborn permite hacer cosas como matplotlib pero de una forma más sencilla.
* Para dibujar un histograma se usa el método ''histplot'' sobre el objeto ''sns''
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
figure=plt.figure(figsize = (6, 6))
axes = figure.add_subplot()
x=[0,1,4,3,4,5,6,7,6,5,4,3,2,1,2,3,2,3,4,5,6,5,6,7,8,7,6,5,4,4,5,6,7,8,9,8,7,6,5,6,7,6,5,4,3,2,3]
sns.histplot(x=x,ax=axes)
{{:clase:iabd:pia:1eval:seaborn_histograma.png?direct|}}
* Es necesaior importar la librería de seaborn con:
import seaborn as sns
* El método ''histplot'' para dibujar el histograma ya no se aplica sobre el //Axes// sino sobre ''sns'' pero hay que pasarle el ''axes'' con ''ax=axes''
sns.histplot(x=x,ax=axes)
* Para dibujar el //Kernel density estimation// o KDE se usa el método ''kdeplot'' sobre el objeto ''sns''
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
figure=plt.figure(figsize = (6, 6))
axes = figure.add_subplot()
x=[0,1,4,3,4,5,6,7,6,5,4,3,2,1,2,3,2,3,4,5,6,5,6,7,8,7,6,5,4,4,5,6,7,8,9,8,7,6,5,6,7,6,5,4,3,2,3]
sns.kdeplot(x=x,fill=True,ax=axes)
{{:clase:iabd:pia:1eval:seaborn_kde.png?direct|}}
Si nos fijamos la escala del eje Y ya no es la frecuencia absoluta sino relativa
* Si queremos mostrar tanto el histograma como el KDE se usa el método ''histplot'' pero sobre el objeto ''sns'' pero con el parámetro ''kde=True''
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
figure=plt.figure(figsize = (6, 6))
axes = figure.add_subplot()
x=[0,1,4,3,4,5,6,7,6,5,4,3,2,1,2,3,2,3,4,5,6,5,6,7,8,7,6,5,4,4,5,6,7,8,9,8,7,6,5,6,7,6,5,4,3,2,3]
sns.histplot(x=x,kde=True,ax=axes)
{{:clase:iabd:pia:1eval:seaborn_histograma_kde.png?direct|}}
Vemos que las curvas KDE de ''histplot'' y ''kdeplot'' no son iguales. Si dibujamos ambos en una mismo ''Axes'' e indicamos ''stat="density"'' en ''histplot'' vemos que son iguales. El motivo es que ''histplot'' puede mostrar los datos de distintas formas según el parámetro ''stat'' cuyas valores son ''count'', ''frequency'', ''probability'' o ''density''. [[https://seaborn.pydata.org/generated/seaborn.histplot.html|seaborn.histplot]]
sns.histplot(x=x,kde=True,ax=axes,label="histplot",stat="density", color="blue")
sns.kdeplot(x=x,fill=True,ax=axes,label="kdeplot", color="green")
* Para dibujar el KDE pero para comparar 2 distribuciones, se usa el método ''kdeplot'' sobre el objeto ''sns''
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
figure=plt.figure(figsize = (6, 6))
axes = figure.add_subplot()
x =[0,1,4,3,4,5,6,7,6,5,4,3,2,1,2,3,2,3,4,5,6,5,6,7,8,7,6,5,4,4,5,6,7,8,9,8,7,6,5,6,7,6,5,4,3,2,3, 1,2,3,7,8,5,3,7,8,9,9,6,8,0,9,8,6,3,2,7,6,5,3,6,7,4,8,9,7,2,1,6,5,3,2,3,5,6,7,8,7,8,7,5,6,9,8]
tipo=[0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0, 1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1]
sns.kdeplot(x=x,hue=tipo,fill=True,ax=axes)
{{:clase:iabd:pia:1eval:seaborn_kde_compare.png?direct|}}
===== Dibujando imágenes =====
Vamos ahora a tratar imágenes
* Se pueden dibujar imágenes, simplemente indicando los colores de cada pixel como un tensor de colores.
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
figure=plt.figure()
axes = figure.add_subplot()
imagen=np.array([[[255,0,0],[0,255,0],[255,255,0]],[[0,0,255],[0,0,0],[0,255,255]]])
axes.xaxis.set_ticks([0,1,2])
axes.yaxis.set_ticks([0,1])
axes.imshow(imagen)
{{:clase:iabd:pia:1eval:ejemplo_imagen.png|}}
===== Personalización =====
Veamos ahora una serie de métodos y parámetros para personalizar los ''Axes'' o gráficos.
==== Datos ====
* Leyendas de los datos. En los métodos de ''plot'' o ''scatter'' hay que indicar el ''label'' y luego indicar que se muestre la leyenda con ''legend''
axes.plot(x1,y1,label="Previsión")
axes.scatter(x2,y2,label="Medido")
axes.legend(fontsize=15,facecolor='#CDCDCD',labelcolor="#000000")
{{:clase:iabd:pia:1eval:ejemplo_leyendas.png|}}
También es posible mostrar la leyenda poniendo los nombres directamente en el módulo ''legend'' en vez de en los métodos que dibujan como ''plot'', ''scatter'', etc.
axes.plot(x1,y1)
axes.scatter(x2,y2)
axes.legend(fontsize=15,facecolor='#CDCDCD',labelcolor="#000000",labels=["Previsión","Medido"])
* Leyendas para colores: Podemos usar leyendas para cada tipo de color si mostramos los puntos con colores distintos. Para ello en el método ''legends'' usaremos ''handles=scatter.legend_elements()[0]''
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
figure=plt.figure(figsize = (10, 7))
axes = figure.add_subplot()
random_state = np.random.RandomState(0)
x = random_state.randn(100)
y = random_state.randn(100)
tipo = random_state.randint(5, size=100)
labels_tipos=["A","B","C","D","E"]
scatter=axes.scatter(x,y,c=tipo)
legends=axes.legend(handles=scatter.legend_elements()[0],labels=labels_tipos)
{{:clase:iabd:pia:1eval:legends_labels_colors.png?direct|}}
Si queremos saber el color que ha usado en cada tipo para poder reusar ese color para otra cosa, lo podemos hacer con:
index=0
color=legends.get_lines()[index].get_color()
Siendo ''index'' un valor entre ''0'' y ''len(labels_tipos)-1'' ya que obviamente va a haber el mismo número de colores que elementos en el array de leyendas que es ''labels_tipos''
* Colores de los datos. Solo hay que indicar el argumento de ''color''.
axes.plot(x1,y1,color="#FF0000")
axes.scatter(x2,y2,color="blue")
{{:clase:iabd:pia:1eval:ejemplo_color.png|}}
También podemos obtener el siguiente color que vamos a usar con:
color=next(axes._get_lines.prop_cycler)['color']
Destacar que al obtener el siguiente color ya no se usará ya que ese color se ha "gastado". Eso es porque al obtener el color se ha avanzado en el ciclo de colores y ese ya no se usaría.
Aunque obviamente se podría usar el color ya que tenemos el color en la variable ''color''
* Con el método ''annotate'' podemos anotar los datos.
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
figure=plt.figure()
axes = figure.add_subplot()
x=np.array([0,1,2,3,4,5,6])
y=np.array([0,1,4,9,16,25,36])
labels=["A","B","C","D","E","F","G"]
axes.scatter(x,y)
for index,label in enumerate(labels):
axes.annotate(label,xy=(x[index],y[index]),ha='right', va='bottom',fontsize=13)
{{:clase:iabd:pia:1eval:ejemplo_annotate.png?direct|}}
* Al usar ''plot'' podemos hacer que junto a la línea también salgan los puntos o incluso solo los puntos. Para ello se añade un tercer parámetro con el estilo del //marker//. Puedes ver todos los posibles estilos de markers en [[https://matplotlib.org/stable/api/markers_api.html|matplotlib.markers]]
axes.plot(x1,y1,"*-")
{{:clase:iabd:pia:1eval:ejemplo_lineas_puntos.png|}}
==== Títulos ====
Establecer el título de cada eje ''Axis'' y del propio gráfico ''Axes''.
axes.set_xlabel('Mes/Año', fontsize=15,labelpad=20,color="#003B80")
axes.set_ylabel('Importe (€)', fontsize=15,labelpad=20,color="#003B80")
axes.set_title("Gastos y Beneficios Mensuales", fontsize=20,pad=30,color="#003B80")
{{:clase:iabd:pia:1eval:ejemplo_titulos_axes_axis.png|}}
No confundir el título del ''Axes'' con el del ''figure''.
Cuando ponemos varios ''Axes'' con título y label, se suelen solapar los textos entre ello. Para evitarlo, se debe añadir al final la orden:
figure.tight_layout()
==== Color del Fondo ====
* Establecer el color del fondo con ''set_facecolor''
axes.set_facecolor("#F0F7FF")
{{:clase:iabd:pia:1eval:ejemplo_color_fondo.png|}}
==== Ejes ====
* Datos a mostrar en los ejes junto con el color , tamaño de fuente y el min/max
axes.xaxis.set_ticks([0,2,4,6,8,10])
axes.yaxis.set_ticks([0,10,20,30,40,50,60])
axes.tick_params(axis='x',labelsize=13, colors="#FF00FF")
axes.tick_params(axis='y',labelsize=20, colors="#FF0000")
axes.set_xlim(xmin=0,xmax=10)
axes.set_ylim(ymin=0,ymax=60)
{{:clase:iabd:pia:1eval:ejemplo_ticks.png|}}
* guías interiores (grid)
axes.grid(visible=True, which='major', axis='both',color="#A0A0A0",linewidth=1)
axes.set_axisbelow(True)
{{:clase:iabd:pia:1eval:ejemplo_grid.png?400|}}
Incluir ''axes.set_axisbelow(True)'' para que el grid esté por debajo en el z-orden.
se pueden añadir también las guías interiores con:
axes.minorticks_on()
axes.grid(b=True, which='minor', axis='both',color="#A0A0A0",linewidth=1)
Se puede hacer que automáticamente se creen los "tick" con:
* ''axes.xaxis.set_major_locator(locator)''
* ''axes.yaxis.set_major_locator(locator)''
* ''axes.xaxis.set_minor_locator(locator)''
* ''axes.yaxis.set_minor_locator(locator)''
Siendo los ''locator'' alguno de los siguientes:
* ''NullLocator''
* ''MultipleLocator''
* ''FixedLocator''
* ''LinearLocator''
* ''IndexLocator''
* ''AutoLocator''
* ''MaxNLocator''
* ''LogLocator''
* Que se importan como:
from matplotlib.ticker import NullLocator
from matplotlib.ticker import MultipleLocator
from matplotlib.ticker import FixedLocator
from matplotlib.ticker import LinearLocator
from matplotlib.ticker import IndexLocator
from matplotlib.ticker import AutoLocator
from matplotlib.ticker import MaxNLocator
from matplotlib.ticker import LogLocator
{{ :clase:iabd:pia:1eval:locators.png?direct&600 |}}
Mas información:
* [[https://matplotlib.org/stable/gallery/ticks/tick-locators.html|Tick locators]]
* [[https://matplotlib.org/stable/api/ticker_api.html|Tick locating and formatting]]
* Hacer que los valores de los ejes siempre sean número enteros y no con decimales
from matplotlib.ticker import MaxNLocator
axes.xaxis.set_major_locator(MaxNLocator(integer=True))
* Configurar las líneas de los ejes. Se pueden hacer invisibles o cambiar el color
axes.spines['right'].set_visible(False)
axes.spines['top'].set_visible(False)
axes.spines['left'].set_color("#FF0000")
axes.spines['bottom'].set_color("#FF0000")
{{:clase:iabd:pia:1eval:ejemplo_spines.png|}}
==== Superficies ====
* Al dibujar una superficie en 3D, podemos cambiar los colores en función del valor de ''z''. Para ello usamo el argumento ''cmap''. Los posibles valores de ''cmap'' los podemos ver en [[https://matplotlib.org/stable/tutorials/colors/colormaps.html|Choosing Colormaps in Matplotlib]]
axes.plot_surface(x,y,z,cmap='turbo')
{{:clase:iabd:pia:1eval:ejemplo_3d_surface_cmap.png|}}
axes.contourf(x,y,z,levels=30,cmap='turbo')
{{:clase:iabd:pia:1eval:ejemplo_3d_in_2d_surface_cmap_turbo.png?direct|}}
El ''cmap'', además de como un string también se puede especificar como un objeto Python de la siguiente forma ''plt.cm.turbo''
axes.plot_surface(x,y,z,cmap=plt.cm.turbo)
* Podemos añadir una barra con los colores con el método ''colorbar''. Notar que el método ''colorbar'' se usa sobre la figura y hay que pasarle el ''Axes''. Por último el parámetro ''shrink'' es para que la barra no salga tan alta.
surface=axes.plot_surface(x,y,z,cmap='turbo')
figure.colorbar(surface,ax=axes, shrink = 0.5)
Otra forma de hacerlo es la siguiente:
figure.colorbar(plt.cm.ScalarMappable(cmap=plt.cm.turbo),ax=axes, shrink = 0.5)
{{:clase:iabd:pia:1eval:ejemplo_colorbar.png|}}
* Se pueden añadir sombreado a la imagen para que quede mas realista.
from matplotlib.colors import LightSource
light_source = LightSource()
facecolors = light_source.shade(z,plt.cm.turbo, blend_mode='soft')
axes.plot_surface(x,y,z,facecolors=facecolors)
{{:clase:iabd:pia:1eval:ejemplo_3d_surface_shadow.png|}}
===== Ejercicios =====
==== Ejercicio 1: Layout ====
Crea una figura con los siguientes subplots:
{{ :clase:iabd:pia:1eval:ejes_ejercicio1.png?direct |}}
Además:
* Añade un título a la figura
* Guarda la figura a disco
==== Ejercicio 2: Layout ====
Crea una figura con los siguientes subplots:
{{ :clase:iabd:pia:1eval:ejes_ejercicio2.png?direct |}}
Además:
* Añade un título a la figura
* Guarda la figura a disco
==== Ejercicio 3: Layout ====
Crea una figura con los siguientes subplots:
{{ :clase:iabd:pia:1eval:ejes_ejercicio3.png?direct |}}
Además:
* Añade un título a la figura
* Guarda la figura a disco
==== Ejercicio 4: Layout ====
Crea una figura con los siguientes subplots:
{{ :clase:iabd:pia:1eval:ejes_ejercicio4.png?direct |}}
Además:
* Añade un título a la figura
* Guarda la figura a disco
==== Ejercicio 5: Layout ====
Crea una figura con los siguientes subplots:
{{ :clase:iabd:pia:1eval:ejes_ejercicio5.png?direct |}}
Además:
* Añade un título a la figura
* Guarda la figura a disco
==== Ejercicio 6: Layout ====
Crea una figura con los siguientes subplots:
{{ :clase:iabd:pia:1eval:ejes_ejercicio6.png?direct |}}
Además:
* Añade un título a la figura
* Guarda la figura a disco
==== Ejercicio 7: Layout ====
Crea una figura con los siguientes subplots:
{{ :clase:iabd:pia:1eval:ejes_ejercicio7.png?direct |}}
Además:
* Añade un título a la figura
* Guarda la figura a disco
==== Ejercicio 8: Layout ====
Crea una figura con los siguientes subplots:
{{ :clase:iabd:pia:1eval:ejes_ejercicio8.png?direct |}}
Además:
* Añade un título a la figura
* Guarda la figura a disco
==== Ejercicio 9: Layout ====
Crea una figura con los siguientes subplots:
{{ :clase:iabd:pia:1eval:ejes_ejercicio9.png?direct |}}
Además:
* Añade un título a la figura
* Guarda la figura a disco
==== Ejercicio 10: tipos de gráficos 2D ====
Dado las variables ''x'' e ''y''
x=[-3. , -2.57142857, -2.14285714, -1.71428571, -1.28571429, -0.85714286, -0.42857143, 0. , 0.42857143, 0.85714286, 1.28571429, 1.71428571, 2.14285714, 2.57142857, 3. ]
y=[0.00443185, 0.01462444 , 0.04016108 , 0.09178317 , 0.17456307 , 0.27629519 , 0.36393672 , 0.39894228 , 0.36393672 , 0.27629519 , 0.17456307, 0.09178317 , 0.04016108 , 0.01462444 , 0.00443185]
* Dibuja en una figura ''x'' e ''y'' como una serie de puntos.
* Dibuja en una figura ''x'' e ''y'' como una linea continua.
* Dibuja en una figura ''x'' e ''y'' como un diagrama de barras.
* Dibuja en una figura ''x'' e ''y'' como una linea continua y además los puntos.
Además:
* Añade un título a la figura
* Guarda la figura a disco
==== Ejercicio 11: Layouts ====
Repite el ejercicio anterior pero ahora en una única figura como 4 subplots. Cada subplot deberá tener su título y la figura otro título
==== Ejercicio 12: numpy, linspace y gráficas ====
* Crea una variable llamada ''x'' con 300 números linealmente equidistantes entre el -2 y el 2.
* Crea una variable llamada ''y'' que sea el valor de ''x'' elevado al cuadrado.
* Crea una figura en la que se muestre una línea de ''x'' e ''y''
Además:
* Añade un título a la figura
* Guarda la figura a disco
* El nombre del eje "X" será "x"
* El nombre del eje "Y" será "x²"
==== Ejercicio 13: numpy, linspace y gráficas ====
* Crea una variable llamada ''x'' con 300 números linealmente equidistantes entre el -2 y el 2.
* Crea una variable llamada ''y'' que sea el valor absoluto de ''x''
* Crea una figura en la que se muestre una línea de ''x'' e ''y''
* El nombre del eje "X" será "x"
* El nombre del eje "Y" será "|x|"
*
==== Ejercicio 14: numpy, linspace y gráficas ====
* Crea una variable llamada ''x'' con 300 números linealmente equidistantes entre el -2 y el 2.
* Crea una variable llamada ''y1'' que sea el valor de ''x'' elevado al cuadrado.
* Crea una variable llamada ''y2'' que sea el valor absoluto de ''x''
* Crea una figura en la que se muestre:
* Una línea de ''x'' e ''y1'' de color verde
* Una línea de ''x'' e ''y2'' de color rojo
* Establece un título en la figura
* Muestra una leyenda de forma que cada línea se llame "x²" y "|x|"
==== Ejercicio 15.A ====
Vamos a hacer un ejemplo sobre eficacia de la vacunación del COVID.
El ejemplo es totalmente inventado y no tiene ninguna relación con la vacunación y la realidad médica. Y los datos son totalmente arbitrarios
La siguiente función de python retorna 3 variables llamadas ''x'' , ''y'' y ''z''.
def get_data():
size=150
num_tipos=10
pendiente_base=-8
np.random.seed(6)
x=np.array([])
y=np.array([])
z=np.array([])
x_ini=0
y_ini=50
z_ini=0
x_ancho=8
y_ancho=60
x_inc=2
y_inc=y_ancho-3
z_int=10
for i in range(0,num_tipos):
pendiente=np.random.uniform(pendiente_base-0.4,pendiente_base+0.4,1)[0]
x_tipo=np.random.uniform(x_ini,x_ini+x_ancho,size)
y_tipo=np.random.uniform(y_ini,y_ini+y_ancho,size)+pendiente*x_tipo
z_tipo=np.full(size, z_ini)
x=np.concatenate((x,x_tipo))
y=np.concatenate((y,y_tipo))
z=np.concatenate((z,z_tipo))
x_ini=x_ini+x_inc
y_ini=y_ini+y_inc
z_ini=z_ini+z_int
return x,y,z
* La variable ''x'' indica la cantidad de vacuna inyectada a los pacientes en ml
* La variable ''y'' indica la cantidad de pacientes que se han enfermado con COVID cada 100.000 habitantes.
* La variable ''z'' indica el rango de edad de los paciente. ''0=[0,10[ 10=[10,20[ 20=[20,30['', etc.
Ahora haz lo siguiente:
* Muestra un gráfico mostrando
* En el eje X la cantidad de vacuna inyectada
* En el eje Y la cantidad de pacientes que se han enfermado con COVID cada 100.000 habitantes.
* Muestra nombre de los ejes
==== Ejercicio 15.B ====
Muestra ahora el mismo gráfico pero añadiendo:
* Haz una regresión lineal con los datos y añade esa recta a la gráfica. El color de la recta debe ser negra.
Para hacer la regresión usa la siguiente función:
from sklearn.linear_model import LinearRegression
def get_recta_regresion(x,y):
model = LinearRegression()
model.fit(x.reshape(-1, 1), y.reshape(-1, 1))
x_init=x.min()
y_init=model.predict([[x_init]])[0,0]
x_fin=x.max()
y_fin=model.predict([[x_fin]])[0,0]
return [x_init,x_fin],[y_init,y_fin]
Esta función retorna los puntos iniciales y finales de la recta de la regresión pero lo primero que retorna son las //x's// de los 2 puntos y luego las //y's// de los 2 puntos.
Se ha hecho así para que sea fácil de dibujar la recta con la función ''plot''
//
//
Explica la relación entre mayor dosis de vacuna y la cantidad de pacientes que se han infectado con COVID.
==== Ejercicio 15.C ====
Muestra ahora el mismo gráfico pero añadiendo:
* Que se muestre cada punto de un color distinto según el rango de edad (La variable ''z'').
* Muestra una leyenda para cada uno de los "colores". Sabiendo que cada color realmente corresponde a un rango de edad.
* Quita el ajuste lineal que habías hecho.
==== Ejercicio 15.D ====
Muestra ahora el mismo gráfico pero añadiendo:
* Añade ahora una regresión lineal pero ahora haz una regresión distinta para cada rango de edad.
Vuelve a explicar la relación entre mayor dosis de vacuna y la cantidad de pacientes que se han infectado con COVID pero teniendo en cuenta la edad.
Lo que acabas de observar se llama la paradoja de Simpson. [[https://twitter.com/dadosdelaplace/status/1420294893797355526|La paradoja de Simpson]]
{{ :clase:iabd:pia:paradoja_simpson.jpeg?direct&600 |}}
==== Ejercicio 15.E ====
Vuelve a explicar los datos anteriores si:
* ''x'' es el número de policías negros en EEUU
* ''y'' es el número de delitos
Ahora vuelve a explicar los datos si:
* ''z'' es el PIB de cada estado de EEUU
El ejemplo es totalmente inventado y no pretende tener relación con la realidad.
==== Ejercicio 16: plot_surface ====
Dibuja una superficie en 3D , sabiendo que:
$$x \in [-15,15]$$
$$y \in [-15,15]$$
$$z =\frac {sin(\sqrt {x^2+y^2+4})}{\sqrt {x^2+y^2+4}}$$
Haz que se muestre:
* En cada eje su nombre X, Y , Z.
* Con Sombreado
* Cambiando el color map para que sea el llamado ''cool''
* Muestra el colorbar
==== Ejercicio 17:contourf ====
Dibuja una superficie en 3D pero como curvas de nivel de distintos colores (debes usar ''contourf''), sabiendo que:
$$x \in [-15,15]$$
$$y \in [-15,15]$$
$$z =\frac {sin(\sqrt {x^2+y^2+4})}{\sqrt {x^2+y^2+4}}$$
Además:
* En cada eje su nombre X, Y.
* Cambia el color map por el llamado ''cool''
* Muestra el colorbar
==== Ejercicio 18: sns.kdeplot ====
Muestra el //Kernel density estimation (KDE)// ( es como el histograma pero como una línea continua) de diversas alturas de hombre y de mujeres
altura_hombres=[182.74607218, 169.32946152, 169.83096949, 166.56218827,
178.19244578, 159.19076782, 183.46887059, 168.43275859,
174.91423458, 171.50377775, 181.77264762, 160.63915574,
171.06549678, 170.69567387, 179.80261665, 166.4006524 ,
171.96543075, 167.73284949, 173.25328248, 176.49689128,
166.39628494, 179.86834226, 178.40954432, 176.01496603,
178.4051357 , 168.89763284, 172.26265865, 167.38538339,
171.39267152, 176.1821328 , 168.85003549, 170.61947884,
168.8769638 , 167.92876615, 168.97252321, 172.92401241,
166.29613791, 174.40649419, 182.95881306, 177.45226496,
171.84898669, 167.67422622, 168.51705024, 183.15472761,
173.30484653, 169.17802612, 174.14549291, 185.60153082,
173.72095371, 176.70321866, 174.80102192, 170.88650092,
166.14489081, 170.90394367, 171.7466346 , 176.51973915,
178.03390048, 178.58661249, 174.71352395, 178.31084699,
168.47361235, 180.51720893, 176.07757892, 171.21144299,
175.93110888, 172.54656972, 179.78977632, 182.1189009 ,
186.11345244, 164.62102199, 164.33531717, 169.97320482,
173.96022242, 178.25701353, 174.89380968, 160.86679271,
171.16277592, 177.96784786, 174.38056841, 177.57206708,
171.66603114, 171.79545159, 174.11936835, 175.46030988,
174.18979832, 173.71405187, 168.97602628, 175.26538272,
173.73092763, 179.77690345, 180.19350728, 174.1109385 ,
170.7482903 , 169.16761756, 175.54096612, 173.46404041,
170.93687795, 173.26158114, 169.27999494, 177.1881922 ]
altura_mujeres=[159.31722861, 169.34704623, 164.42094985, 165.56147114,
155.43052893, 163.0162946 , 166.44333871, 156.27779639,
160.40268896, 162.19568728, 153.76129608, 163.89095635,
167.07696389, 156.84290436, 164.10327587, 154.12629953,
161.76782694, 152.30536587, 168.72850625, 164.45340323,
161.85229826, 157.34903028, 169.64253558, 173.8026105 ,
150.85210881, 169.41698418, 171.76590452, 164.02807018,
154.80439181, 167.18007191, 160.91447819, 158.37647623,
154.61965119, 165.30322498, 166.7568412 , 158.25881562,
165.12345802, 155.13395166, 166.81116619, 162.27940379,
160.88058137, 161.38952476, 167.21331694, 166.50246984,
165.17679195, 162.82620726, 162.46692677, 165.71028157,
163.39496736, 166.09530844, 160.13929936, 147.39097342,
168.23294761, 175.12187788, 164.64818666, 161.3990686 ,
161.18133154, 161.28567487, 162.10445645, 155.26788763,
158.89743325, 156.01783903, 163.49279497, 160.22015309,
164.97126794, 160.95178104, 167.91801113, 163.28120341,
175.14419837, 150.62183446, 158.11849987, 167.40892135,
177.16995424, 160.50819133, 162.26201396, 160.64211454,
169.98874268, 160.27615282, 166.08041904, 160.08119041,
154.36464747, 163.88128632, 165.01910888, 169.7593553 ,
161.33731784, 158.29582762, 165.37656658, 163.44442255,
163.68399046, 161.56132378, 168.96203142, 164.2169563 ,
173.42795225, 168.66634019, 165.95429878, 152.23536996,
165.61391568, 164.52169322, 166.86571004, 168.26665257]
Muestra los datos:
* En el mismo subplot
* Que las etiquetas sean "Hombre" y "Mujer"
* Titulo de la figura
* La etiqueta del eje X sea "Edad"
* La etiqueta del eje Y sea "Densidad"
==== Ejercicio 19: sns.histplot ====
Repite el ejercicio anterior pero ahora muestra los datos como un histograma y haz que tengan colores distintos.
==== Ejercicio 20 ====
Busca las cosas //raras// que hay en el siguiente código y explica como las harías tu.
import pandas as pd
df = pd.read_csv("fifa.csv")
plt.figure(figsize=(10, 6))
ax = sns.scatterplot(x ='work_rate',
y = df['wage_eur'],
hue = "league_rank",
data = df,
palette = ["green", "red", "coral", "blue"],
legend="full",
alpha = 0.4
)
max_wage_eur = df.groupby("work_rate")["wage_eur"].max()
#Making a line plot of max wages
sns.lineplot(data = max_wage_eur,
ax = ax.axes,
color="grey")
ax.tick_params(axis= "x", rotation=90)
plt.xlabel("Work Rate")
plt.ylabel("Wage EUR")
plt.title("Relationship between work rate and wage by league rank", fontsize = 18)
plt.show()
El código está sacado de la página: [[https://towardsdatascience.com/exploratory-data-analysis-with-some-cool-visualizations-in-pythons-matplotlib-and-seaborn-library-99dde20d98bf|Exploratory Data Analysis with Some Cool Visualizations in Python’s Matplotlib and Seaborn Library]]
==== Ejercicio 21: imshow ====
El fichero ''mario.csv'' que hay dentro de {{ :clase:iabd:pia:1eval:mario.zip |}} contiene un array de numpy.
Carga ese array y sabiendo que contiene una imagen de tamaño 41x31 y que cada color son 3 números, haz con matplotlib que se muestre la imagen de Mario Bros.
{{:clase:iabd:pia:1eval:ejemplo_imagen_mario_8bits.png|}}
Fíjate que en la imagen no debe salir ninguno de los ejes.
\\
\\
\\
==== Ejercicio 22.A ====
Para la red de las flores, muestra para todos los tipos de flores una gráfica de puntos de forma que:
* El eje X será el largo del sépalo y pon eso como etiqueta del eje
* El eje Y será el largo del pétalo y pon eso como etiqueta del eje
* Que cada tipo de flor sea de un color distinto.
{{ :clase:iabd:pia:1eval:plot_single_scatter.png?direct |}}
==== Ejercicio 22.B ====
Repita el ejercicio anterior pero ahora la creación del gráfico se hará en la función llamada ''plot_single_scatter'' con los argumentos:
* ''axes'':Axes donde se dibujará
* ''x'':Array con los valores de la X
* ''y'':Array con los valores de la Y
* ''target'':Array con el Tipo de flor
* ''label_x'':Label del eje X
* ''label_y'':Label del eje Y
Esa función deberá hacer la misma gráfica del ejercicio anterior.
==== Ejercicio 22.C ====
Usando la función ''plot_single_scatter'', muestra varias gráficas de forma que se muestren todas las características vs todas las otras características. Pero no deberás mostrarlo si son iguales las características.
La gráfica debe quedar como la siguiente:
{{ :clase:iabd:pia:1eval:tema_4_ejercicio_22_c.png?direct |}}
==== Ejercicio 22.D ====
Muestra un gráfico KDE con la distribución de cada tipo de flor en función del largo del sépalo
* La etiqueta del eje X sea "largo sépalo"
{{ :clase:iabd:pia:1eval:plot_single_kde.png?direct |}}
==== Ejercicio 22.E ====
Repita el ejercicio anterior pero ahora la creación del gráfico se hará en la función llamada ''plot_single_kde'' con los argumentos:
* ''axes'':Axes donde se dibujará
* ''x'':Array con los valores de la X
* ''target'':Array con el Tipo de flor
* ''label_x'':Label del eje X
==== Ejercicio 22.F ====
Usando la función ''plot_single_kde'', modifica el gráfico anterior de forma que donde había los huecos, se llame a la función ''plot_single_kde''
La gráfica debe quedar como la siguiente:
{{ :clase:iabd:pia:1eval:tema_4_ejercicio_22_f.png?direct |}}
==== Ejercicio 22.G ====
Ejecuta el siguiente código en Python:
import numpy as np
import pandas as pd
import seaborn as sns
from sklearn.datasets import load_iris
iris=load_iris()
#Obtener los datos
data=iris.data
target=iris.target
feature_names=['longitud sepalo ','ancho sepalo','longitud petalo','ancho petalo'] #iris.feature_names
target_names=['setosa', 'versicolor', 'virginica'] #iris.target_names
target_unique=[0,1,2] #np.unique(target)
#Crear el DataFrame con los datos
df=pd.DataFrame(data, columns=feature_names)
df['flores']=target
df['flores'] = df['flores'].replace(target_unique,target_names)
#Crear el gráfico
sns.pairplot(df,hue="flores")
¿Que sorpresa te has llevado?
==== Ejercicio 23.A ====
De la primera red neuronal de las flores que hemos usado en el tema 1, muestra una gráfica en la que se muestre:
* Eje X: Nº de época
* Eje Y: Valor de la función de pérdida. Recuerda que los datos están en ''history.history['loss']''
* Personaliza el gráfico de la forma siguiente:
* El tamaño de la figura será de (7 y 5)
* Eje X:
* El //label// será "Nº Épocas", con color "#003B80" y tamaño de fuente 13
* Los números que parecerán serán siempre números enteros y no con decimales
* Eje Y:
* El //label// será "Métricas" con color "#003B80" y tamaño de fuente 13
* Se verá del 0 al 1.1
* Los números a salir los números del eje Y serán 0.1, 0.2, etc
* El título del subplot será "Red:" y el número de neuronas de cada capa.
* El color del fondo es ''#F0F7FF''
* Que se vea el grid de los ejes de color blanco con ancho de las líneas de 2 píxeles.
* Para que la línea salga punteada para ello usa ''linestyle="dotted"'' en el método ''plot''
* El número que se muestra en la leyenda es "loss entrenamiento:" y el valor en //loss// la última época con 2 decimales
**Para el entrenamiento se usarán 40 épocas**
{{ :clase:iabd:pia:1eval:tema_4_ejercicio_23_a.png?direct |}}
==== Ejercicio 23.B ====
Crea una función de Python llamada ''plot_metrics(axes,history,title)'' de forma que salga el mismo gráfico que en el ejercicio anterior
A la función la debes llamar de usa forma similar a la siguiente:
history=model.fit(x, y,epochs=40,verbose=False)
figure=plt.figure(figsize=(7, 5))
axes = figure.add_subplot(1,1,1)
plot_metrics(axes,history.history,"Red:6,12,6,1")
==== Ejercicio 23.C ====
Usando la función ''plot_metrics'' muestra las gráficas de las pérdidas por épocas de las siguientes redes neuronales:
^ Nº Neuronas en cada capa ^
| 4, 8, 4, 2, 1 |
| 8, 16, 8, 4, 1 |
| 16, 32, 16, 8, 1 |
| 32, 64, 32, 8, 1 |
| 64, 128, 64, 8, 1 |
Además:
* Deberás mostrar los 5 subplots en la disposición de 2 filas y 3 columnas
* El título de la figura será "Redes flores"
* El Nº de épocas será 40.
Indica para cada red, a partir de que época ya no habría sido necesario seguir entrenando dicha red y cuales son las mejores redes
{{ :clase:iabd:pia:1eval:tema_4_ejercicio_23_c.png?direct |}}
==== Ejercicio 23.D ====
Repite el ejercicio anterior pero ahora divide los datos en entrenamiento y validación.
Para ello usa la función ''train_test_split'' de sklearn
from sklearn.model_selection import train_test_split
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, test_size=0.2, random_state=42)
El parámetro ''test_size'' indica el % de datos (en tpu) que serán para el test.
Ahora deberás indicar en el método ''fit'' que ahora hay datos de entrenamiento y de test
history=model.fit(x_train,y_train,validation_data=(x_test,y_test),epochs=epochs,verbose=False)
Para acabar ahora están las métricas de:
* ''loss'' : La pérdida en entrenamiento
* ''val_loss'' : La pérdida en validación
Al mostrar la gráfica, muestra tanto ''loss'' como ''val_loss'' del mismo color pero que la línea de ''val_loss'' sea continua y la línea de ''val_loss'' sea puenteada
{{:clase:iabd:pia:1eval:tema_4_ejercicio_23_d.png?direct|}}