Gráficos con Python

Configuración del entorno

Antes de dibujar el primer gráfico conviene dejar listo un entorno limpio y reproducible. En este curso trabajarás con tres bibliotecas: Matplotlib, la base de casi toda la visualización en Python; Seaborn, que agrega gráficos estadísticos con muy poco código; y Plotly, para gráficos interactivos que se pueden rotar, ampliar y explorar con el ratón. Una buena configuración evita errores de versiones y te deja concentrarte en los datos.

Un entorno virtual por proyecto

Un entorno virtual aísla las bibliotecas de cada proyecto. Así, lo que instalas para este curso no choca con otros proyectos de tu computadora. Se crea una sola vez y se activa cada vez que trabajas:

# En la terminal (no en Python):
# python -m venv .venv
# Windows:  .venv\Scripts\activate
# macOS / Linux:  source .venv/bin/activate
# pip install matplotlib seaborn plotly pandas numpy jupyter

Con el entorno activo, pip instala las bibliotecas solo dentro de él. Si trabajas en notebooks, instala también jupyter y abre el cuaderno desde la misma terminal donde activaste el entorno.

Verificar la instalación

El primer paso después de instalar es comprobar que Python encuentra cada biblioteca y qué versión tiene. Si algo falla aquí, sabrás que el problema es la instalación y no tu código.

import matplotlib
import seaborn as sns
import plotly

print("Matplotlib:", matplotlib.__version__)
print("Seaborn:", sns.__version__)
print("Plotly:", plotly.__version__)

Convenciones de importación

La comunidad usa alias estándar. Seguirlos hace que tu código se lea igual que la documentación y los ejemplos que encuentres en internet:

• import matplotlib.pyplot as plt para la interfaz de gráficos de Matplotlib.
• import seaborn as sns para Seaborn.
• import plotly.express as px para gráficos rápidos de Plotly y import plotly.graph_objects as go para el control fino.

Notebook o script: cómo se muestran los gráficos

En un notebook de Jupyter, los gráficos de Matplotlib aparecen debajo de la celda en cuanto la ejecutas. En un script de Python la ventana se abre con plt.show(), y si trabajas en un servidor sin pantalla lo habitual es guardar la figura en un archivo. Guardar la imagen es también la forma más segura de compartir un resultado:

import matplotlib
matplotlib.use("Agg")  # backend sin ventana: ideal para servidores y scripts
import matplotlib.pyplot as plt

fig, ax = plt.subplots()
ax.plot([1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16])
ax.set_title("Mi primer gráfico")
fig.savefig("primer_grafico.png", dpi=150)
print("Gráfico guardado en primer_grafico.png")

La línea matplotlib.use("Agg") elige un backend que no abre ventanas; en un notebook no la necesitas. Plotly, en cambio, dibuja en el navegador: en un notebook el gráfico aparece interactivo y desde un script puedes guardarlo como archivo HTML con fig.write_html("grafico.html").

Errores comunes al configurar

• Instalar con un pip y ejecutar con otro Python: activa siempre el entorno antes de instalar y de ejecutar.
• Abrir Jupyter desde una terminal donde el entorno no está activo, lo que produce el error ModuleNotFoundError.
• Llamar a plt.show() antes de savefig en un script: al cerrar la ventana la figura puede quedar vacía; guarda primero.
• Mezclar versiones muy antiguas de las bibliotecas con ejemplos modernos; verifica las versiones cuando algo no coincida.

Cierre

Con un entorno virtual, las tres bibliotecas instaladas y verificadas, y claridad sobre cómo se muestran los gráficos en notebooks y scripts, ya tienes la base del curso. En la siguiente lección harás tu primer gráfico completo con Matplotlib, paso a paso.