Hist Plots¶

Histograma univariado¶

Para crear un histograma en Matplotlib en Python, se puede utilizar la función hist(). Esta función toma como argumento el conjunto de datos a graficar y permite personalizar el número de bins, color, range, entre otros.

1. Histograma simple

In [1]:

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# Crear datos de ejemplo
np.random.seed(0)
datos = np.random.randn(1000)

# Crear histograma
plt.hist(datos, bins=30, color='blue', edgecolor='black')
plt.xlabel('Valor')
plt.ylabel('Frecuencia')
plt.title('Histograma Simple')
plt.show()

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # Crear datos de ejemplo np.random.seed(0) datos = np.random.randn(1000) # Crear histograma plt.hist(datos, bins=30, color='blue', edgecolor='black') plt.xlabel('Valor') plt.ylabel('Frecuencia') plt.title('Histograma Simple') plt.show()

2. Histograma con rango personalizado

In [2]:

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# Crear datos de ejemplo
np.random.seed(0)
datos = np.random.randn(1000)

# Crear histograma con rango personalizado
plt.hist(datos, bins=30, range=(-3, 3), color='green', edgecolor='black')
plt.xlabel('Valor')
plt.ylabel('Frecuencia')
plt.title('Histograma con rango personalizado')
plt.show()

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # Crear datos de ejemplo np.random.seed(0) datos = np.random.randn(1000) # Crear histograma con rango personalizado plt.hist(datos, bins=30, range=(-3, 3), color='green', edgecolor='black') plt.xlabel('Valor') plt.ylabel('Frecuencia') plt.title('Histograma con rango personalizado') plt.show()

3. Histograma con múltiples conjuntos de datos

In [3]:

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# Crear datos de ejemplo
np.random.seed(0)
datos1 = np.random.randn(1000)
datos2 = np.random.randn(1000) + 2

# Crear histograma con múltiples conjuntos de datos
plt.hist([datos1, datos2], bins=40, color=['blue', 'orange'], edgecolor='black', label=['Datos 1', 'Datos 2'])
plt.legend()
plt.xlabel('Valor')
plt.ylabel('Frecuencia')
plt.title('Histograma con múltiples conjuntos de datos')
plt.show()

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # Crear datos de ejemplo np.random.seed(0) datos1 = np.random.randn(1000) datos2 = np.random.randn(1000) + 2 # Crear histograma con múltiples conjuntos de datos plt.hist([datos1, datos2], bins=40, color=['blue', 'orange'], edgecolor='black', label=['Datos 1', 'Datos 2']) plt.legend() plt.xlabel('Valor') plt.ylabel('Frecuencia') plt.title('Histograma con múltiples conjuntos de datos') plt.show()

En este ejemplo, se han creado dos conjuntos de datos de ejemplo (datos1 y datos2) utilizando la función randn() de NumPy. Luego se ha utilizado la función hist() para crear el histograma con múltiples conjuntos de datos, especificando la lista de conjuntos de datos en lugar de un solo conjunto de datos y agregando una etiqueta de leyenda para cada conjunto de datos utilizando el parámetro label. La leyenda se muestra utilizando la función legend().

Histograma bidimensional¶

Un histograma bidimensional (gráfico de densidad de dos dimensiones) es una representación gráfica de la distribución de frecuencia de dos variables continuas. En Python, se puede crear un histograma bidimensional utilizando la función hist2d() de la librería Matplotlib. Esta función toma como argumentos los dos conjuntos de datos a graficar y permite personalizar el número de bins, color, rango, entre otros. Aquí hay un ejemplo básico de cómo crear un histograma bidimensional en Matplotlib:

In [4]:

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# Crear datos de ejemplo
np.random.seed(0)
x = np.random.randn(1000)
y = np.random.randn(1000)

# Crear histograma bidimensional
plt.hist2d(x, y, bins=30, cmap='Blues')
plt.colorbar()
plt.xlabel('Variable X')
plt.ylabel('Variable Y')
plt.title('Histograma bidimensional de ejemplo')
plt.show()

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # Crear datos de ejemplo np.random.seed(0) x = np.random.randn(1000) y = np.random.randn(1000) # Crear histograma bidimensional plt.hist2d(x, y, bins=30, cmap='Blues') plt.colorbar() plt.xlabel('Variable X') plt.ylabel('Variable Y') plt.title('Histograma bidimensional de ejemplo') plt.show()

En este ejemplo, se han creado dos conjuntos de datos de ejemplo (x e y) utilizando la función randn() de NumPy. Luego se ha utilizado la función hist2d() para crear el histograma bidimensional, especificando el número de bins en 30 y la paleta de colores en 'Blues'. También se ha agregado una barra de color para la leyenda utilizando la función colorbar(), y se han agregado etiquetas de eje y un título al gráfico utilizando las funciones xlabel(), ylabel() y title().

Veamos más ejemplos:

1. Histograma bidimensional con hexágonos

In [5]:

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# Crear datos de ejemplo
np.random.seed(0)
x = np.random.randn(1000)
y = np.random.randn(1000)

# Crear histograma bidimensional con hexágonos
plt.hexbin(x, y, gridsize=30, cmap='Greens')
plt.colorbar()
plt.xlabel('Variable X')
plt.ylabel('Variable Y')
plt.title('Histograma bidimensional con hexágonos de ejemplo')
plt.show()

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # Crear datos de ejemplo np.random.seed(0) x = np.random.randn(1000) y = np.random.randn(1000) # Crear histograma bidimensional con hexágonos plt.hexbin(x, y, gridsize=30, cmap='Greens') plt.colorbar() plt.xlabel('Variable X') plt.ylabel('Variable Y') plt.title('Histograma bidimensional con hexágonos de ejemplo') plt.show()

2. Histograma bidimensional con rango personalizado

In [6]:

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# Crear datos de ejemplo
np.random.seed(0)
x = np.random.randn(1000)
y = np.random.randn(1000)

# Crear histograma bidimensional con rango personalizado
plt.hist2d(x, y, bins=30, range=[[-3, 3], [-3, 3]], cmap='Reds')
plt.colorbar()
plt.xlabel('Variable X')
plt.ylabel('Variable Y')
plt.title('Histograma bidimensional con rango personalizado de ejemplo')
plt.show()

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # Crear datos de ejemplo np.random.seed(0) x = np.random.randn(1000) y = np.random.randn(1000) # Crear histograma bidimensional con rango personalizado plt.hist2d(x, y, bins=30, range=[[-3, 3], [-3, 3]], cmap='Reds') plt.colorbar() plt.xlabel('Variable X') plt.ylabel('Variable Y') plt.title('Histograma bidimensional con rango personalizado de ejemplo') plt.show()