Bar Charts - Python

Importante

Recomendamos tener instaladas las útlimas versiones de Quarto,RStudio y Python

Diagramas de Barras

El diagrama de barras (Bar Chart) es un gráfico estadístico que nos permite representar la distribución de frecuencias de variables cualitativas y cuantitativas discretas; nuestro objetivo es pasar del lápiz y papel al uso del lenguaje de programación Python(Van Rossum & Drake Jr, 1995) y sus principales librerías, compartimos la siguiente imagen como referencia.

Recomendamos Python for Data Science - Cognitive Class https://cognitiveclass.ai/courses/python-for-data-science

Bar Charts - Matplotlib

Matplotlib(Hunter, 2007) es una librería del lenguaje de programación Python, que nos permite crear gráficos estadísticos de gran calidad, RMarkdown nos permite trabajar con otros lenguajes de programación tales como C++, SQL, Julia, entre muchos otros; a continuación mostramos un diagrama de barras (Bar Chart) creado con Matplotlib.

Código

eje_x = ['Python', 'R', 'Node.js', 'PHP']
 

eje_y = [50,20,35,47]
 

plt.bar(eje_x, eje_y)
 

plt.ylabel('Cantidad de usuarios')
 

plt.xlabel('Lenguajes de programación')
 

plt.title('Usuarios de lenguajes de programación')
 

plt.show()

Click aquí para mostrar como instalar y activar librerías en Python

pip install matplotlib
pip install numpy
pip install seaborn
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import seaborn as sns

Horizontal Bar Charts

A continuación, mostramos como crear un diagrama de barras horizontal (Bar Chart) haciendo uso de la libreria Matplotlib.

Código

eje_x = ['Prog.', 'Ciencia', 'Mat.', 'Ing.']
 

eje_y = [76,31,45,57]
 

plt.barh(eje_x, eje_y, color="purple")

plt.ylabel('Empleados')

plt.xlabel('Habilidades')

plt.title('Habilidades')

plt.show()

Consejo!!!

El uso de Markdown mejora la estructura y presentación de tus documentos Quarto.

Revisa como luce el Logo de Markdown Figura 1
Revisa como luce el Logo de Markdown Figura 2
Revisa como luce el Logo de Markdown Figura 3

Barras Apiladas - Matplotlib

Mostramos como crear un diagrama de barras apiladas hacienso uso de las librerías Matplotlib y Numpy(Harris et al., 2020).

Código

serie_1 = [406, 387, 442, 457, 485]
serie_2 = [421, 453, 435, 478, 512]
 
 
numero_de_grupos = len(serie_1)
indice_barras = np.arange(numero_de_grupos)
ancho_barras =0.35
 
plt.bar(indice_barras, serie_1, width=ancho_barras, label='Hombres')
plt.bar(indice_barras + ancho_barras, serie_2, width=ancho_barras, label='Mujeres')
plt.legend(loc='best')

plt.xticks(indice_barras + ancho_barras, ('2017', '2018', '2019', '2020','2021'))
 
plt.ylabel('Numero de habitantes')
plt.xlabel('Año')
plt.title('Numero de habitantes por genero')
 
plt.show()

Bar Charts - Seaborn

Seaborn(Waskom et al., 2017) es una librería de visualización de datos para Python desarrollada sobre Matplotlib Ofrece una interfaz de alto nivel para la creación de atractivas gráficas.

Código

eje_x = [4,6,8]

eje_y = [11,7,14]

sns.barplot(x=eje_x,y=eje_y)

plt.title("Número de Cilindros")

plt.xlabel("Cilindros")

plt.ylabel("Frecuencias")

plt.show()

Markdown - RMarkdown - Quarto

Mostramos los logos que identifican las herramientas Markdown¹,RMarkdown² y Quarto³.

Tutorial - Matplotlib

Compartimos el siguiente tutorial tomado de YouTube que muestra como crear diagramas de barras (Bar Charts) haciendo uso de las librerías Matplotlib y Seaborn

Referencias

Harris, C. R., Millman, K. J., Walt, S. J. van der, Gommers, R., Virtanen, P., Cournapeau, D., Wieser, E., Taylor, J., Berg, S., Smith, N. J., Kern, R., Picus, M., Hoyer, S., Kerkwijk, M. H. van, Brett, M., Haldane, A., Fernández del Río, J., Wiebe, M., Peterson, P., … Oliphant, T. E. (2020). Array programming with NumPy. Nature, 585, 357-362. https://doi.org/10.1038/s41586-020-2649-2

Hunter, J. D. (2007). Matplotlib: A 2D graphics environment. Computing in Science & Engineering, 9(3), 90-95. https://doi.org/10.1109/MCSE.2007.55

Van Rossum, G., & Drake Jr, F. L. (1995). Python reference manual. Centrum voor Wiskunde en Informatica Amsterdam.

Waskom, M., Botvinnik, O., O’Kane, D., Hobson, P., Lukauskas, S., Gemperline, D. C., Augspurger, T., Halchenko, Y., Cole, J. B., Warmenhoven, J., Ruiter, J. de, Pye, C., Hoyer, S., Vanderplas, J., Villalba, S., Kunter, G., Quintero, E., Bachant, P., Martin, M., … Qalieh, A. (2017). mwaskom/seaborn: v0.8.1 (September 2017) (Versión v0.8.1) [Computer software]. Zenodo. https://doi.org/10.5281/zenodo.883859

Notas

Markdown es un lenguaje de marcado ligero, que nos permite establecer la estructura y presentación de nuestros documentos para luego convertirlos a formato HTML.↩︎
RMarkdown es un paquete del lenguaje de programación R, que nos permite unir texto plano con código de R, Python y crear documentos reproducibles en formatos HTML,PDF, Word entre otros.↩︎
Quarto es un sistema de publicación de documentos científicos y técnicos, que nos permite crear documentos científicos y técnicos.↩︎

--- title: Bar Charts - Python subtitle: Matplotlib - Numpy - Seaborn date: today #last-modified #now description: El presente documento muestra como crear diagramas de barras (Bar Charts) en el lenguaje de programación Python, utiizando las librerías Matplotlib, Numpy y Seaborn. author: name: Renzo Cáceres Rossi url: https://youtube.com/c/renzocaceresrossi affiliation: Hablamos R affiliation-url: https://hablamosr.blogspot.com/ title-block-banner: "#2F4F4F" format: html: toc: true theme: united code-fold: true code-tools: true css: "style_015.css" bibliography: biblio_014.bib csl: apa.csl link-citations: yes lang: Es-es jupyter: python3 ---  ```{python,include=FALSE} #| echo: false import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import seaborn as sns from platform import python_version version= python_version() ``` :::{.callout-important} Recomendamos tener instaladas las útlimas versiones de **Quarto,RStudio y Python** ::: ## Diagramas de Barras El diagrama de barras (**Bar Chart**) es un gráfico estadístico que nos permite representar la distribución de frecuencias de variables cualitativas y cuantitativas discretas; nuestro objetivo es pasar del lápiz y papel al uso del lenguaje de programación Python[@van1995python] y sus principales librerías, compartimos la siguiente imagen como referencia. <center> ![Bar Chart creado a mano.](diagrama_barras_amano.jpg){width=400} </center> [Recomendamos **Python for Data Science** - Cognitive Class <https://cognitiveclass.ai/courses/python-for-data-science>{target=_blank}]{.aside} ## Bar Charts - Matplotlib **Matplotlib**[@Hunter:2007] es una librería del lenguaje de programación Python, que nos permite crear gráficos estadísticos de gran calidad, **RMarkdown** nos permite trabajar con otros lenguajes de programación tales como **C++, SQL, Julia**, entre muchos otros; a continuación mostramos un diagrama de barras (**Bar Chart**) creado con Matplotlib. ```{python,results='hide',collapse=TRUE} #| fig-align: center eje_x = ['Python', 'R', 'Node.js', 'PHP'] eje_y = [50,20,35,47] plt.bar(eje_x, eje_y) plt.ylabel('Cantidad de usuarios') plt.xlabel('Lenguajes de programación') plt.title('Usuarios de lenguajes de programación') plt.show() ``` :::{.callout-warning collapse="true"} ## Click aquí para mostrar como instalar y activar librerías en Python pip install matplotlib<br> pip install numpy<br> pip install seaborn<br> import matplotlib.pyplot as plt<br> import numpy as np<br> import seaborn as sns ::: ## Horizontal Bar Charts A continuación, mostramos como crear un diagrama de barras horizontal (**Bar Chart**) haciendo uso de la libreria **Matplotlib**. ```{python,results='hide',collapse=TRUE} #| fig-align: center eje_x = ['Prog.', 'Ciencia', 'Mat.', 'Ing.'] eje_y = [76,31,45,57] plt.barh(eje_x, eje_y, color="purple") plt.ylabel('Empleados') plt.xlabel('Habilidades') plt.title('Habilidades') plt.show() ``` :::{.callout-tip} ## Consejo!!! El uso de **Markdown** mejora la estructura y presentación de tus documentos **Quarto**. ::: - Revisa como luce el Logo de Markdown @fig-markdown - Revisa como luce el Logo de Markdown @fig-rmarkdown - Revisa como luce el Logo de Markdown @fig-quarto ## Barras Apiladas - Matplotlib Mostramos como crear un diagrama de barras apiladas hacienso uso de las librerías **Matplotlib** y **Numpy**[@2020NumPy-Array]. ```{python,results='hide',collapse=TRUE} #| fig-align: center serie_1 = [406, 387, 442, 457, 485] serie_2 = [421, 453, 435, 478, 512] numero_de_grupos = len(serie_1) indice_barras = np.arange(numero_de_grupos) ancho_barras =0.35 plt.bar(indice_barras, serie_1, width=ancho_barras, label='Hombres') plt.bar(indice_barras + ancho_barras, serie_2, width=ancho_barras, label='Mujeres') plt.legend(loc='best') plt.xticks(indice_barras + ancho_barras, ('2017', '2018', '2019', '2020','2021')) plt.ylabel('Numero de habitantes') plt.xlabel('Año') plt.title('Numero de habitantes por genero') plt.show() ``` ## Bar Charts - Seaborn **Seaborn**[@michael_waskom_2017_883859] es una librería de visualización de datos para Python desarrollada sobre **Matplotlib** Ofrece una interfaz de alto nivel para la creación de atractivas gráficas. ```{python,results='hide',collapse=TRUE} #| fig-align: center eje_x = [4,6,8] eje_y = [11,7,14] sns.barplot(x=eje_x,y=eje_y) plt.title("Número de Cilindros") plt.xlabel("Cilindros") plt.ylabel("Frecuencias") plt.show() ``` ## Markdown - RMarkdown - Quarto Mostramos los logos que identifican las herramientas **Markdown**[^1],**RMarkdown**[^2] y **Quarto**[^3]. :::{layout-ncol=3} ![Logo Markdown](markdown_logo_01.png){#fig-markdown} ![Logo RMarkdown](rmarkdown_logo_01.png){#fig-rmarkdown} ![Logo Quarto](quarto_logo_01.png){#fig-quarto} ::: ## Tutorial - Matplotlib Compartimos el siguiente tutorial tomado de [YouTube](https://www.youtube.com/){target=_blank} que muestra como crear diagramas de barras (**Bar Charts**) haciendo uso de las librerías **Matplotlib** y **Seaborn** <center> <iframe width="560" height="315" src="https://www.youtube.com/embed/jPre6LVvr5Q" title="YouTube video player" frameborder="0" allow="accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture" allowfullscreen data-external=1></iframe> </center> [^1]: Markdown es un lenguaje de marcado ligero, que nos permite establecer la estructura y presentación de nuestros documentos para luego convertirlos a formato HTML. [^2]: RMarkdown es un paquete del lenguaje de programación R, que nos permite unir texto plano con código de R, Python y crear documentos reproducibles en formatos HTML,PDF, Word entre otros. [^3]: Quarto es un sistema de publicación de documentos científicos y técnicos, que nos permite crear documentos científicos y técnicos.