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--- clase:iabd:pia:1eval:tema04 [2022/12/11 20:04]
admin [Ejercicios]
+++ clase:iabd:pia:1eval:tema04 [2023/04/17 21:24]
admin [Proyecciones]
@@ Línea 195: / Línea 195: @@
 ===== 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''
@@ Línea 223: / Línea 224: @@
+==== 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.
+<sxh python>
+subfigure_a,subfigure_b = figure.subfigures(nrows=2, ncols=1)
+</sxh>
+Veamos un ejemplo:
+<sxh python>
+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")
+</sxh>
+{{:clase:iabd:pia:1eval:subfiguras.png?400|}}
-===== Proyecciones =====
+==== Proyecciones ====
 Indicar como es la proyección de los ejes.
@@ Línea 421: / Línea 455: @@
 </note>
-  * 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 ''level'' indica el número de regiones distintas o curvas de nivel a mostrar.
+  * 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.
 <sxh python>
@@ Línea 692: / Línea 726: @@
 {{:clase:iabd:pia:1eval:ejemplo_color.png|}}
+También podemos obtener el siguiente color que vamos a usar con:
+<sxh python>
+color=next(axes._get_lines.prop_cycler)['color']
+</sxh>
+<note tip>
+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''
+</note>
   * Con el método ''annotate'' podemos anotar los datos.
@@ Línea 1348: / Línea 1392: @@
 <sxh 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)
-iris =sns.load_dataset("iris")
-sns.pairplot(iris,hue="species")
+#Crear el gráfico
+sns.pairplot(df,hue="flores")
 </sxh>
@@ Línea 1403: / Línea 1465: @@
 ^  Nº Neuronas en cada capa  ^
-|  2,4,2,1  |
 |  4, 8, 4, 2, 1  |
 |  8, 16, 8, 4, 1  |

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