Gráficos de líneas, barras y dispersión
Cree tipos de gráficos habituales
Gráficos de líneas, barras y dispersión es una lección gratuita de Python Academy en CoddyKit. Esta es la lección 2 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 Python Academy, y tu progreso se sincroniza en la web y la app de CoddyKit. El curso de Python Academy incluye 4 lecciones en total.
Tres tipos de gráficos fundamentales
La mayoría de las historias de datos se cuentan con tres tipos de gráficos:
- Líneas para tendencias a lo largo de un eje ordenado, como el tiempo
- Barras para comparar categorías
- Dispersión para relaciones entre dos variables numéricas
Cada uno corresponde a un método de Matplotlib aplicado a un objeto Axes.
Gráficos de líneas
Un gráfico de líneas conecta los puntos en orden. En Matplotlib se crea con ax.plot(x, y). Utilícelo cuando el eje x tenga un orden significativo, como días o mediciones a lo largo del tiempo.
Los datos de un gráfico de líneas son simplemente dos secuencias paralelas.
months = [1, 2, 3, 4, 5]
sales = [120, 150, 130, 170, 200]
for m, s in zip(months, sales):
print('Month', m, '->', s)
print('Trend:', 'up' if sales[-1] > sales[0] else 'down')Gráficos de barras
Un gráfico de barras compara categorías discretas. La llamada es ax.bar(categories, values). Las barras parten de cero, por lo que sus alturas se pueden comparar directamente.
Utilice barras cuando las posiciones del eje x sean etiquetas y no una escala continua.
fruits = ['apple', 'banana', 'cherry']
counts = [30, 45, 15]
for f, c in zip(fruits, counts):
bar = '#' * (c // 5)
print(f.ljust(8), bar, c)Barras horizontales
Cuando las etiquetas de las categorías son largas, las barras horizontales resultan más legibles. Matplotlib ofrece ax.barh(categories, values).
La lógica es idéntica; solo cambia la orientación.
Gráficos de dispersión
Un gráfico de dispersión dibuja un marcador por cada dato con ax.scatter(x, y). Permite detectar correlaciones, agrupaciones y valores atípicos entre dos variables numéricas.
A diferencia de una línea, los puntos no están conectados.
heights = [150, 160, 170, 180, 190]
weights = [50, 60, 68, 78, 90]
pairs = list(zip(heights, weights))
print('Points:', pairs)
rising = all(weights[i] < weights[i+1] for i in range(len(weights)-1))
print('Positive trend:', rising)Elegir el gráfico adecuado
Elija el gráfico según la pregunta que quiera responder:
- ¿Cómo cambia un valor con el tiempo? Líneas
- ¿Qué categoría es la más grande? Barras
- ¿Están relacionadas dos variables? Dispersión
Elegir incorrectamente puede inducir a error, por ejemplo, al usar una línea para categorías sin un orden establecido.
Varias series
Puede llamar varias veces a ax.plot() sobre el mismo objeto Axes para superponer varias líneas. Cada llamada añade otra serie. Más adelante podrá distinguirlas mediante una leyenda.
La misma idea de superposición funciona con gráficos de dispersión y con tipos de gráficos combinados.
series_a = [1, 2, 3, 4]
series_b = [4, 3, 2, 1]
for i in range(len(series_a)):
print('x', i, 'a', series_a[i], 'b', series_b[i])Marcadores y estilos de línea
Los gráficos de líneas aceptan una cadena de formato; por ejemplo, ax.plot(x, y, 'o--') dibuja marcadores circulares unidos por una línea discontinua.
o: marcador circular--: línea discontinuar: color rojo
Estos atajos permiten ajustar rápidamente los gráficos exploratorios.
Barras agrupadas
Para comparar dos valores por categoría, desplace las posiciones de las barras. Desplace uno de los grupos una pequeña cantidad para que las barras queden una junto a otra.
Las posiciones se calculan mediante operaciones aritméticas sencillas sobre el índice.
categories = ['Q1', 'Q2', 'Q3']
width = 0.4
for i, cat in enumerate(categories):
left_pos = i - width / 2
right_pos = i + width / 2
print(cat, 'group A at', left_pos, 'group B at', right_pos)Gráficos de burbujas
Un gráfico de dispersión puede representar una tercera variable mediante el tamaño de los marcadores: ax.scatter(x, y, s=sizes). Las burbujas más grandes representan valores mayores. Así se incorporan tres dimensiones en un solo gráfico.
Mantenga tamaños razonables para que las burbujas no se superpongan hasta formar una masa indistinguible.
Evitar gráficos engañosos
El tipo de gráfico transmite significado, por lo que elegirlo mal puede inducir a error. Una línea trazada sobre categorías sin un orden establecido sugiere una tendencia inexistente. Las barras que no parten de cero exageran las diferencias.
Pregúntese siempre si la codificación visual coincide con la estructura de sus datos.
Comprobación rápida
Relacione cada pregunta con el gráfico adecuado.
Repaso
Ahora conoce las tres llamadas fundamentales para crear gráficos:
ax.plot(x, y)para tendencias a lo largo de un eje ordenadoax.bar(cats, vals)para comparar categoríasax.scatter(x, y)para relaciones, cons=para las burbujas
Superponga varias series en un mismo objeto Axes y elija el tipo que corresponda a su pregunta.
Preguntas frecuentes
¿La lección «Gráficos de líneas, barras y dispersión» es gratis?
Sí — el texto completo de «Gráficos de líneas, barras y dispersión» 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 Python Academy, actualiza a CoddyKit PRO. El curso de Python Academy incluye 4 lecciones en total.
¿Qué aprenderé en «Gráficos de líneas, barras y dispersión»?
Cree tipos de gráficos habituales Practicas Python 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 Python Academy?
No se requiere experiencia previa. Python 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 2 de 4.
¿Cuánto tiempo toma la lección «Gráficos de líneas, barras y dispersión»?
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 Python Academy?
Sí. Cada lección de Python 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
- Figuras y ejes
- Gráficos de líneas, barras y dispersión
- Personalización de gráficos
- Subgráficos y distribuciones