Creación de Gráficos con GooPyCharts
Introducción:
Hola amigos de Internet, les doy la bienvenida a Mi Diario Python, el mejor blog en español para Aprender Python.
En este articulo veremos como utilizar "GooPyCharts". ¿No sabes que demonios es eso? No te preocupes, veremos como instalarlo y utilizarlo. Así que prepárate, abre tu Jupyter Notebook y a empezar se a dicho.
GooPyCharts:
GooPyChart es la API de Google Charts para Python. Y se suele utilizar como alternativa de Matplotlib.
GooPyCharts nos permite generar gráficos muy limpios y de manera muy sencilla.
Nos permite generar gráficos de barras, lineas, histogramas y de dispersión.
Cuenta con métodos para guardar los datos en archivos CSV, HTML o PNG. Y una excelente integración con Jupyter.
Instalación:
La instalación es muy sencillo. Solo debemos ingresar el siguiente comando en nuestra consola o terminal:
pip install gpchars
O puedes descargar los archivos en el repositorio de GooPyCharts: https://github.com/Dfenestrator/GooPyCharts.
Gráficos de Lineas:
Los gráficos de lineas son un buen ejemplo para empezar. Vemos como hacerlos:
# Importamos el objeto "figure" from gpcharts import figure # Creamos la instancia pasando como argumento # el nombre del gráfico figura = figure("Figura") # Graficamos los datos escogidos figura.plot([8,7,6,5,4])
Un gráfico muy bonito ¿No creen? Como pueden observar a diferencia de Matplotlib, el cual nos da como resultado una imagen, GooPycharts utiliza los servicios de Google Charts y nos devuelve una gráfico muy interactivo. Y nos devuelve dos botones con las opciones de descargar en dos distintos formatos.
Muy fácil ¿No creen?.
Al declarar la instancia podemos agregar argumentos que nos permiten personalizar y configurar el gráfico, vemos un ejemplo:
# Importamos el objeto "figure" from gpcharts import figure # Creamos la instancia declarando nuestros argumentos figura = figure(title="Gráfico", # Titulo ylabel="Etiqueta Y", # Etiqueta del eje Y xlabel="Etiqueta X", # Etiqueta del eje X width=500, # Anchura del gráfico height=300, # Altura del gráfico ) # Graficamos los datos escogidos figura.plot([8,7,6,5,4])
Bueno, como pueden observar, los argumentos son muy predecibles. Tenemos el titulo, las etiquetas del eje X e Y, y las dimensiones del gráfico (más pequeño que el anterior).
Gráfico de Dispersión:
Para crear nuestros gráficos de dispersión utilizaremos el método scatter(). La sintaxis es la misma, veamos un ejemplo:
# Importamos el objeto "figure" from gpcharts import figure dispersion = figure(title="Gráfico de Dispersión", width=500, height=300, ) dispersion.scatter([5,6,7,4,5,2,8,9,1,7], trendline=True)
Como pueden observar, es muy fácil y sencillo. El argumento trendline estar en True, nos mostrara la linea de tendencia.
Histograma:
GooPyCharts nos permite la creación de histogramas. Todo lo que debemos hacer es utilizar el método hist el cual toma una lista de entradas. Veamos un pequeño ejemplo:
# Importamos el objeto "figure" from gpcharts import figure histograma = figure('Distribution',xlabel='value') histograma.hist([1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,2,2,2,2,2,2,2,3,3,3,3,4,4,5,6,7,8,8,8,8,8,9,9,9,10,11,12,13,13,13,13,14])
Gráfico de Barras:
Ahora vamos a crear un simple gráfico de barras horizontal:
# Importamos el objeto "figure"
from gpcharts import figure
barras = figure('Porcentaje de consumo de Alcohol')
barras.bar(['Porcentaje','Valor 1','Valor 2', 'Valor 3'],['Valor',45,50, 40])
Más ejemplos:
DateTime Graph
fig3 = figure() fig3.title = 'Weather over Days' fig3.ylabel = 'Temperature' fig3.height = 800 fig3.width = 1000 xVals = ['Dates','2016-03-20','2016-03-21','2016-03-25','2016-04-01'] yVals = [['Shakuras','Korhal','Aiur'],[10,30,40],[12,28,41],[15,34,38],[8,33,47]] fig3.plot(xVals,yVals)
Índice
Line Graph with Two Lines
- Introducción:
- GooPyCharts:
- Gráficos de Lineas:
- Gráfico de Dispersión:
- Histograma:
- Gráfico de Barras:
- Más ejemplos:
Line Graph with Two Lines
fig2 = figure(title='Two lines',xlabel='Days',ylabel='Count',height=600,width=600)
xVals = ['Mon','Tues','Wed','Thurs','Fri']
yVals = [[5,4],[8,7],[4,8],[10,10],[3,12]]
fig2.plot(xVals,yVals)
¿Que tal? Interesante ¿No?. Estoy seguro que igual que a mi, esto te servirá de mucho.
¿Alguna duda? No dudes en dejar tu comentario.
Mi nombre es Luis, y fue un placer compartir mis conocimientos con todos ustedes :D.
Deja una respuesta
Hola!!
Gracias! Excelente artículo. Muy útil.
Me gustaría dejarte mi inquietud y e si esbque tienes ejemplos de esto combinado con datos leídos desde una base de datos y como insertar el gráfico en un correo electrónico y enviar este.
Agradecido,
Saludos
Victor