📊 Matplotlib: Agregar Etiquetas y Título a Gráficos

Índice de los temas

• Create Labels for a Plot
• Create a Title for a Plot
• Set Font Properties for Title and Labels
• Position the Title

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Create Labels for a Plot

🏷️ En Matplotlib, es fundamental añadir **etiquetas a los ejes x e y** de tus gráficos para que sean comprensibles. Estas etiquetas describen qué representan los datos en cada eje, facilitando la interpretación de la visualización.

Puedes crear etiquetas para los ejes utilizando las funciones:

• `plt.xlabel("nombre del eje x")`: Establece la etiqueta para el eje x.
• `plt.ylabel("nombre del eje y")`: Establece la etiqueta para el eje y.

Es importante elegir etiquetas descriptivas y concisas que reflejen claramente la naturaleza de los datos representados en cada eje.

💻 Código de Ejemplo: Creando etiquetas para un gráfico

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
y = np.array([3, 7, 2, 9, 5])

plt.plot(x, y)
plt.xlabel("Tiempo (s)")
plt.ylabel("Velocidad (m/s)")
plt.title("Gráfico de Velocidad vs. Tiempo")
plt.grid(True)
plt.show()
            

En este ejemplo, hemos creado un gráfico de una variable contra otra y hemos añadido etiquetas descriptivas para ambos ejes: "Tiempo (s)" para el eje x y "Velocidad (m/s)" para el eje y.

📊 Ejemplo Visual Interactivo (Generado con JavaScript)

👆 Este gráfico generado con JavaScript muestra un ejemplo de cómo se aplican las etiquetas a los ejes x e y para proporcionar contexto a los datos visualizados.

Create a Title for a Plot

🖼️ Un **título** en un gráfico de Matplotlib proporciona un resumen conciso del contenido de la visualización. Ayuda a los espectadores a entender rápidamente de qué trata el gráfico y cuál es su propósito.

Puedes crear un título para tu gráfico utilizando la función:

• `plt.title("Título del gráfico")`: Establece el título del gráfico.

Al igual que con las etiquetas de los ejes, es importante elegir un título claro y descriptivo que capture la esencia de los datos presentados.

💻 Código de Ejemplo: Creando un título para un gráfico

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
y = np.array([3, 7, 2, 9, 5])

plt.plot(x, y)
plt.xlabel("Tiempo (s)")
plt.ylabel("Velocidad (m/s)")
plt.title("Gráfico de Velocidad vs. Tiempo")
plt.grid(True)
plt.show()
            

En este ejemplo, hemos añadido el título "Gráfico de Velocidad vs. Tiempo" a nuestro gráfico, utilizando la función `plt.title()`. Este título proporciona un contexto inmediato sobre la información que se está visualizando.

📊 Ejemplo Visual Interactivo (Generado con JavaScript)

👆 Este gráfico generado con JavaScript muestra cómo se visualiza el título en la parte superior del gráfico, proporcionando una descripción general del contenido.

Set Font Properties for Title and Labels

✒️ Matplotlib te ofrece un control considerable sobre la apariencia del texto en tus gráficos, incluyendo el **tipo de fuente**, el **tamaño**, el **color** y el **estilo** del título y las etiquetas de los ejes. Puedes personalizar estas propiedades utilizando el argumento `fontdict` en las funciones `plt.title()`, `plt.xlabel()` y `plt.ylabel()`. `fontdict` es un diccionario de Python donde las claves son los nombres de las propiedades de la fuente y los valores son sus correspondientes ajustes.

⚙️ Propiedades de la fuente comunes:

• `'family'`: El tipo de fuente (ej: `'serif'`, `'sans-serif'`, `'monospace'`, `'fantasy'`, `'cursive'`). También puedes especificar nombres de fuentes concretos si están instalados en tu sistema (ej: `'Arial'`, `'Times New Roman'`).
• `'size'` o `fontsize`: El tamaño de la fuente en puntos (ej: `12`, `16`).
• `'color'`: El color del texto (ej: `'red'`, `'#008000'`, `(0, 0, 1, 0.8)`).
• `'weight'`: El grosor de la fuente (ej: `'normal'`, `'bold'`, `'light'`, `'semibold'`, `'heavy'`).
• `'style'`: El estilo de la fuente (ej: `'normal'`, `'italic'`, `'oblique'`).

💻 Código de Ejemplo: Personalizando las propiedades de la fuente

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
y = np.array([3, 7, 2, 9, 5])

font_title = {'family': 'serif',
              'color':  'darkblue',
              'weight': 'bold',
              'size': 16}

font_labels = {'family': 'sans-serif',
               'color':  'green',
               'size': 12}

plt.plot(x, y)
plt.xlabel("Eje X (Tiempo)", fontdict=font_labels)
plt.ylabel("Eje Y (Magnitud)", fontdict=font_labels)
plt.title("Gráfico con Estilos de Fuente Personalizados", fontdict=font_title)
plt.grid(True)
plt.show()
            

En este ejemplo, hemos creado dos diccionarios (`font_title` y `font_labels`) para especificar las propiedades de la fuente del título y las etiquetas de los ejes, respectivamente. Luego, hemos pasado estos diccionarios como el valor del argumento `fontdict` en las funciones correspondientes.

📊 Ejemplo Visual Interactivo (Generado con JavaScript)

👆 Este gráfico generado con JavaScript muestra cómo se aplican diferentes estilos de fuente al título y a las etiquetas de los ejes.

Position the Title

📍 Por defecto, el título de un gráfico en Matplotlib se centra en la parte superior del área de trazado. Sin embargo, puedes ajustar su posición vertical y horizontal utilizando el argumento `loc` en la función `plt.title()`. El argumento `loc` acepta las siguientes cadenas de texto:

• `'left'`: Alinea el título a la izquierda.
• `'right'`: Alinea el título a la derecha.
• `'center'` (o no especificar `loc`): Centra el título (es la opción por defecto).

Además de la posición horizontal básica, Matplotlib ofrece más control sobre la posición del título a través de las coordenadas. Sin embargo, para los ajustes más comunes, el argumento `loc` suele ser suficiente.

💻 Código de Ejemplo: Posicionando el título

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
y = np.array([3, 7, 2, 9, 5])

plt.plot(x, y)
plt.xlabel("Eje X")
plt.ylabel("Eje Y")

plt.title("Título Centrado (por defecto)")
plt.show()

plt.plot(x, y)
plt.xlabel("Eje X")
plt.ylabel("Eje Y")
plt.title("Título a la Izquierda", loc='left')
plt.show()

plt.plot(x, y)
plt.xlabel("Eje X")
plt.ylabel("Eje Y")
plt.title("Título a la Derecha", loc='right')
plt.show()
            

En este ejemplo, hemos creado tres gráficos idénticos, pero hemos posicionado el título de manera diferente en cada uno utilizando el argumento `loc` en la función `plt.title()`.

📊 Ejemplo Visual Interactivo (Generado con JavaScript)

👆 Este gráfico generado con JavaScript ilustra las diferentes posiciones en las que se puede colocar el título de un gráfico utilizando la propiedad `align` dentro de las opciones del título.

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