Introducción a los gráficos de datos en Python con Matplotlib

Límites

En algunas ocasiones necesitaremos manipular los límites inferiores y superiores de los ejes. Eso podemos hacerlo gracias a los métodos:

  • plt.xlim(min, max)
  • plt.ylim(min, max)

Por ejemplo volvamos al ejemplo de los ahorros de la lección anterior

# %%
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

ahorros = np.random.randint(100, size=[6])
meses = ['Enero', 'Febrero', 'Marzo', 'Abril', 'Mayo', 'Junio']
mapeado = range(len(meses))

plt.plot(ahorros)           # Añadimos el gráfico
plt.xticks(mapeado, meses)  # Mapeamos los valores horizontales
plt.show()                  # Finalmente lo mostramos

En este gráfico estamos manejando un array de datos aleatorios de 0 a 100. Sin embargo el gráfico establecerá los límites en los meses con más y menos ahorros.

Podemos establecer que utilice 0 y 100 como escala para el eje Y con los ahorros aunque no tengamos ningún valor explícito con ellos:

# %%
# Límites verticales
plt.plot(ahorros)           # Añadimos el gráfico
plt.xticks(mapeado, meses)  # Mapeamos los valores horizontales
plt.ylim(0, 100)            # Configuramos el límite vertical
plt.show()                  # Finalmente lo mostramos

Utilizando los límites podemos centrarnos en una parte específica del gráfico.

Por ejemplo si quisiéramos mostrar únicamente los meses de Marzo, Abril y Mayo, podemos limitar el eje X a los valores numéricos de los meses 2, 3 y 4 con un range de 2 a 4:

# %%
# Límites horizontales
plt.plot(ahorros)           # Añadimos el gráfico
plt.xticks(mapeado, meses)  # Mapeamos los valores horizontales
plt.xlim(2, 4)              # Configuramos el límite horizontal
plt.ylim(0, 100)            # Configuramos el límite vertical
plt.show()                  # Finalmente lo mostramos

En cierta forma podemos considerarlo una forma de zoom así que no lo olvidéis.