Lenguajes y Fundamentos de Programación · PY-122

Matplotlib: visualización científica

Figuras, subplots, series temporales y mapas de calor con calidad suficiente para publicar.

Disponible Intermedio 8 módulos · 38 clases

Formato asíncrono Desarrollo, Ingeniería / Industria, Docentes FP Python, Matplotlib

DATOS

Lo que aprenderás

Construir figuras con la interfaz orientada a objetos separando figura, ejes y elementos gráficos
Componer cuadrículas de subplots con ejes compartidos y proporciones controladas
Representar series temporales con formato de fecha en el eje y anotaciones sobre puntos concretos
Elegir escalas, límites, ticks y escala logarítmica según la magnitud de los datos
Generar mapas de calor y gráficos de contorno con barra de color coherente con el dato
Ajustar tipografías, tamaños y estilos con hojas de estilo reutilizables para toda una serie de figuras
Exportar en PNG, SVG y PDF con la resolución y el tamaño que exige un informe o un artículo

Contenido del curso

8 módulos · 38 clases en vídeo · práctica guiada en cada módulo

Módulo 1 · Anatomía de una figura 4 clases

Figura, ejes, artistas y lienzo
Interfaz pyplot frente a interfaz orientada a objetos
Primera figura completa y guardada
Entorno de trabajo y datos del curso

Módulo 2 · Tipos de gráfico básicos 5 clases

Líneas, marcadores y estilos de trazo
Dispersión con tamaño y color por variable
Barras agrupadas y apiladas
Histogramas y densidad
Barras de error e intervalos

Módulo 3 · Ejes y escalas 5 clases

Límites, ticks y formateadores
Escala logarítmica y simétrica
Etiquetas, unidades y título
Doble eje y sus riesgos de interpretación
Rejilla y elementos de referencia

Módulo 4 · Composición de figuras 5 clases

subplots y cuadrículas regulares
Ejes compartidos y sincronizados
Disposiciones irregulares con GridSpec
Ejes insertados para detalle
Ajuste de márgenes y espaciado

Módulo 5 · Series temporales y anotación 5 clases

Índices de fecha y formato del eje
Zonas sombreadas y líneas de referencia
Anotaciones con flecha sobre eventos
Comparación de varias series en una figura
Curvas con huecos de datos

Módulo 6 · Mapas de calor y campos 5 clases

imshow y matrices de valores
pcolormesh para malla irregular
Mapas de color: elección y accesibilidad
Barra de color y normalización
Contornos y curvas de nivel

Módulo 7 · Estilo y exportación 5 clases

Hojas de estilo y parámetros por defecto
Tipografías y tamaños coherentes en toda la serie
Colores distinguibles en escala de grises
Exportación en PNG, SVG y PDF
Automatizar la generación de un lote de figuras

Módulo 8 · Caso práctico de cierre 4 clases

Panel de figuras para una memoria técnica
Aplicación de la hoja de estilo del proyecto
Revisión de legibilidad e impresión
Guion reproducible que regenera todas las figuras

Requisitos

Programar en Python con funciones y colecciones
Conocer NumPy o Pandas a nivel básico para preparar los datos que se representan
Basta con un navegador si se trabaja en cuaderno

Descripción

Una figura mal hecha invalida un buen análisis. Ejes sin unidades, colores que no se distinguen al imprimir, leyendas que tapan la curva o resoluciones que se pixelan en un informe son motivos habituales de rechazo en publicaciones y en memorias técnicas. El problema no suele ser el dato, es el control sobre la figura.

El curso trabaja Matplotlib con la interfaz orientada a objetos desde el principio, que es la que permite componer y reutilizar. Se recorren tipos de gráfico, composición de subplots, ejes temporales, escalas, anotaciones, mapas de calor y contornos, y se termina con hojas de estilo propias y exportación en vectorial. Cada figura se construye contra un requisito concreto de presentación.

Al terminar se pueden producir figuras homogéneas para una memoria, un artículo o un material didáctico, y automatizar su generación para que se rehagan solas cuando los datos cambian. Es también la base para entender Seaborn, que se apoya en Matplotlib para todo el ajuste fino y que sin esta base obliga a trabajar a ciegas.

¿Para quién es este curso?

Ingenieros que preparan memorias técnicas y necesitan figuras homogéneas y reproducibles
Profesorado de FP y de grados técnicos que elabora material gráfico para explicar datos y funciones
Desarrolladores que generan informes automáticos con gráficos incrustados