Data Science Academy · Lección

Etiquetas, títulos y leyendas

Conseguir que un gráfico sea realmente legible.

Lección 4 de 413 pasos

Etiquetas, títulos y leyendas es una lección gratuita de Data Science Academy en CoddyKit. Esta es la lección 4 de 4. Puedes leer la lección completa abajo gratuitamente — luego la practicas en el navegador con un editor de código integrado y un tutor de IA 24/7. Forma parte de la ruta de aprendizaje de Data Science Academy, y tu progreso se sincroniza en la web y la app de CoddyKit. El curso de Data Science Academy incluye 4 lecciones en total.

Un gráfico debe explicarse por sí mismo

Un gráfico sin etiquetas es un acertijo. Unas buenas etiquetas permiten entenderlo en segundos sin hacerle una sola pregunta. 🏷️

Añada un título

Añada un encabezado claro con plt.title que exprese el mensaje del gráfico, como Ventas mensuales por región.

plt.title("Monthly Sales by Region")

Nombre el eje X

Etiquete el eje horizontal con plt.xlabel para que los lectores sepan qué representa cada marca de la parte inferior.

plt.xlabel("Month")

Nombre el eje Y

Use plt.ylabel para indicar qué mide la altura e incluya la unidad, como Ventas en dólares.

plt.ylabel("Sales ($)")

Añada una leyenda

Cuando varias líneas comparten un gráfico, una leyenda relaciona cada color con su significado para que nadie tenga que adivinar.

plt.legend()

Las leyendas necesitan etiquetas

La leyenda solo funciona si cada serie tiene una label. Pase label= en cada llamada a plot y llame a legend una sola vez.

plt.plot(x, y, label="North")

Gire las marcas superpuestas

Los nombres largos de las categorías se superponen y se vuelven ilegibles. Gírelos para colocarlos en vertical con xticks y un ángulo de rotación.

plt.xticks(rotation=45)

Coloque la leyenda

Si la leyenda cubre los datos, muévala. Pase loc, por ejemplo "upper left", para enviarla a una esquina más despejada.

plt.legend(loc="upper left")

Organice el diseño

A veces las etiquetas se salen del borde. Llame a plt.tight_layout para ajustar todo ordenadamente dentro de la figura.

plt.tight_layout()

El orden de las llamadas importa

Añada los títulos y las etiquetas después de dibujar y antes de mostrar el gráfico. matplotlib los aplica a los ejes activos actuales.

Guarde el gráfico terminado

Comparta su trabajo escribiéndolo en un archivo con savefig, eligiendo un nombre claro y una resolución alta.

plt.savefig("sales.png", dpi=150)

Comprobación rápida

Hay dos líneas en un gráfico y nadie sabe cuál es cuál. ¿Qué olvidó?

Recapitulación: dé el acabado que sus gráficos merecen

Ahora puede añadir un title, etiquetas para los ejes y una leyenda, girar las marcas y guardar el resultado. ¡Por fin sus gráficos se explican por sí mismos! ✨

Gratis para empezar

Aprende Python con un tutor de IA — gratis

Escribe y ejecuta código real en tu navegador, obtén ayuda instantánea de un tutor de IA disponible 24/7 y continúa donde lo dejaste en la web o en la aplicación.

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Preguntas frecuentes

¿La lección «Etiquetas, títulos y leyendas» es gratis?

Sí — el texto completo de «Etiquetas, títulos y leyendas» es gratis para leer aquí en la web. Para practicarla de forma interactiva (editor de código integrado y tutor de IA 24/7) y desbloquear el resto del curso de Data Science Academy, actualiza a CoddyKit PRO. El curso de Data Science Academy incluye 4 lecciones en total.

¿Qué aprenderé en «Etiquetas, títulos y leyendas»?

Conseguir que un gráfico sea realmente legible. Practicas Data Science Academy con código real que ejecutas directamente en el navegador, y un tutor de IA 24/7 responde tus preguntas mientras trabajas en la lección.

¿Necesito experiencia previa para empezar Data Science Academy?

No se requiere experiencia previa. Data Science Academy en CoddyKit está estructurado para principiantes hasta estudiantes avanzados, así que puedes empezar aquí o desde el inicio y avanzar a tu ritmo. Esta es la lección 4 de 4.

¿Cuánto tiempo toma la lección «Etiquetas, títulos y leyendas»?

La mayoría de las lecciones de CoddyKit toman alrededor de 5–10 minutos. Cada una es compacta e interactiva, así que avanzas constantemente y retomas exactamente por donde dejaste en la web y la app.

¿Puedo escribir y ejecutar código en esta lección de Data Science Academy?

Sí. Cada lección de Data Science Academy incluye un editor de código integrado, así que escribes y ejecutas código real directamente en tu navegador y obtienes retroalimentación instantánea de IA — sin configuración local necesaria.

Todas las lecciones de este curso

  1. Ordenar por una o varias columnas
  2. Su primer resumen con groupby
  3. Gráficos de líneas y barras en matplotlib
  4. Etiquetas, títulos y leyendas
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