{"id":157694,"date":"2022-04-25T10:27:11","date_gmt":"2022-04-25T09:27:11","guid":{"rendered":"https:\/\/multi.liora.io\/?p=157694"},"modified":"2026-02-25T09:08:15","modified_gmt":"2026-02-25T08:08:15","slug":"todo-sobre-matplotlib","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/liora.io\/es\/todo-sobre-matplotlib","title":{"rendered":"Matplotlib: todo lo que tienes que saber sobre la librer\u00eda Python de Dataviz"},"content":{"rendered":"\n<p><strong>Matplotlib es una librer\u00eda Python open source que permite crear visualizaciones de datos. Descubre todo lo que tienes que saber: definici\u00f3n, funcionamiento, dificultades, cursos, etc.<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>La <a href=\"https:\/\/liora.io\/es\/dataviz-definicion-objetivos-y-usos\">visualizaci\u00f3n de datos<\/a> es una etapa clave del an\u00e1lisis de datos. Despu\u00e9s de haber recopilado, almacenado y analizado datos, es esencial transformar los resultados de esos an\u00e1lisis en informes y <b>visualizaciones gr\u00e1ficas<\/b>. Y con raz\u00f3n, <b>el cerebro humano comprende m\u00e1s r\u00e1pido<\/b> un diagrama que una sucesi\u00f3n de estad\u00edsticas en forma de tabla. La \u201c<a href=\"https:\/\/liora.io\/es\/dataviz-definicion-objetivos-y-usos\">Dataviz<\/a>\u201d permite, por tanto, compartir los resultados de un an\u00e1lisis con los equipos no t\u00e9cnicos de una empresa, y en particular con sus dirigentes.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-que-es-matplotlib\">\u00bfQu\u00e9 es Matplotlib?<\/h2>\n\n\n\n<p><a href=\"https:\/\/matplotlib.org\/stable\/index.html\">Matplotlib<\/a> es<b> una librer\u00eda Python open source<\/b>, desarrollada inicialmente por el neurobi\u00f3logo John Hunter en 2002. El objetivo era visualizar las se\u00f1ales el\u00e9ctricas del cerebro de personas epil\u00e9pticas. Para conseguirlo, quer\u00eda replicar las funcionalidades de creaci\u00f3n gr\u00e1fica de MATLAB con Python.<\/p>\n\n\n\n<p>Tras el fallecimiento de John Hunter en 2012, Matplotlib ha sido <b>mejorado a lo largo del tiempo por numerosos contribuidores <\/b>de la comunidad <b>open source<\/b>. Se ha utilizado para crear gr\u00e1ficas y diagramas de gran calidad. Es una alternativa open source a MATLAB.<\/p>\n\n\n\n<p>Por ejemplo, es posible crear <b>\u200b\u200btrazados<\/b>,<b> histogramas<\/b>, diagramas de barra y cualquier tipo de gr\u00e1fica con ayuda de algunas l\u00edneas de c\u00f3digo. Se trata de una herramienta muy completa, que permite generar visualizaciones de datos muy detalladas.<\/p>\n\n\n\n<p>Esta librer\u00eda es particularmente \u00fatil para las personas que trabajan <a href=\"https:\/\/liora.io\/es\/un-zoom-en-el-lenguaje-mas-popular\">con Python<\/a> o <a href=\"https:\/\/liora.io\/es\/numpy-la-biblioteca-python\">NumPy<\/a>. Se emplea particularmente en servidores de aplicaci\u00f3n web, shells y scripts de Python. Con las API de matplotlib, tambi\u00e9n es posible que los desarrolladores integren gr\u00e1ficas con aplicaciones de interfaz gr\u00e1fica.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-embed is-type-video is-provider-youtube wp-block-embed-youtube wp-embed-aspect-16-9 wp-has-aspect-ratio\"><div class=\"wp-block-embed__wrapper\">\n<iframe title=\"All Top 40 Python Libraries EXPLAINED in 20 minutes\" width=\"500\" height=\"281\" src=\"https:\/\/www.youtube.com\/embed\/-29x_deQQus?feature=oembed\" frameborder=\"0\" allow=\"accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share\" referrerpolicy=\"strict-origin-when-cross-origin\" allowfullscreen><\/iframe>\n<\/div><\/figure>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-los-principales-conceptos-de-matplotlib\">Los principales conceptos de Matplotlib<\/h2>\n\n\n\n<p>Matplotlib se basa en varios elementos clave. Una <b>\u201cfigura\u201d es una ilustraci\u00f3n completa<\/b>. Cada trazado de esa figura se llama \u201ceje\u201d. El <b>\u201cplotting\u201d consiste en crear una gr\u00e1fica<\/b>. Es necesario utilizar datos, en forma de pares clave\/valor que constituyen los ejes X e Y. Despu\u00e9s se utilizan funciones como \u201cscatter\u201d, \u201cbar\u201d y \u201cpie\u201d para crear el esquema.<\/p>\n\n\n\n<p>Es posible generar gr\u00e1ficas b\u00e1sicas como diagramas de barras o histogramas, pero tambi\u00e9n <b>figuras m\u00e1s complejas en tres dimensiones<\/b>.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/7\/2021\/02\/matplotlib-graphs.png\" alt=\"matplotlib graphiques\" \/><\/figure>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-buttons is-layout-flex wp-block-buttons-is-layout-flex is-content-justification-center\">\n<div class=\"wp-block-button\"><a class=\"wp-block-button__link wp-element-button\" href=\"https:\/\/liora.io\/es\/nuestros-cursos-de-data\">Aprender a utilizar Python y Matplotlib<\/a><\/div>\n<\/div>\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"que-es-pyplot\">&iquest;Qu&eacute; es PyPlot?<\/h2>\n\n\n\n<p>Pyplot es un <b>m\u00f3dulo Matplotlib<\/b> que propone varias funciones sencillas para a\u00f1adir elementos tales como l\u00edneas, im\u00e1genes o textos a los ejes de un gr\u00e1fico. Su interfaz es muy c\u00f3moda y, por ello, este m\u00f3dulo se utiliza mucho.<\/p>\n\n\n\n<p>Tambi\u00e9n existe una <b>API \u201corientada al objeto\u201d (OO)<\/b> que ofrece m\u00e1s flexibilidad y personalizaci\u00f3n que permite ensamblar los objetos de manera m\u00e1s libre. No obstante, es m\u00e1s dif\u00edcil de usar.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-embed is-type-video is-provider-youtube wp-block-embed-youtube wp-embed-aspect-16-9 wp-has-aspect-ratio\"><div class=\"wp-block-embed__wrapper\">\n<iframe title=\"Matplotlib Tutorial (Part 1): Creating and Customizing Our First Plots\" width=\"500\" height=\"281\" src=\"https:\/\/www.youtube.com\/embed\/UO98lJQ3QGI?feature=oembed\" frameborder=\"0\" allow=\"accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share\" referrerpolicy=\"strict-origin-when-cross-origin\" allowfullscreen><\/iframe>\n<\/div><\/figure>\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"matplotlib-numpy-y-pandas\">Matplotlib, Numpy y Pandas<\/h2>\n\n\n\n<p>Numpy es un <b>paquete Python <\/b>dedicado al c\u00e1lculo cient\u00edfico. Se trata de una dependencia indispensable para matplotlib, puesto que este \u00faltimo usa las funciones Numpy para los datos digitales y los arrays multidimensionales.<\/p>\n\n\n\n<p>Por su parte, Pandas es una librer\u00eda Python que tambi\u00e9n se emplea para matplotlib para la manipulaci\u00f3n y&nbsp;<a href=\"https:\/\/liora.io\/es\/formacion-data-analyst\"><b>el an\u00e1lisis de datos<\/b><\/a>. No se trata de una dependencia indispensable como Numpy, pero a menudo se usa con matplotlib.<\/p>\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"matplotlib-y-la-data-science\">Matplotlib y la Data Science<\/h2>\n\n\n\n<p>Python es el lenguaje de programaci\u00f3n <b>m\u00e1s utilizado para la Data Science<\/b> y el Machine Learning. De hecho, los recursos como NumPy y matplotlib se usan mucho para la creaci\u00f3n de modelos de aprendizaje autom\u00e1tico.<\/p>\n\n\n\n<p>Los programadores pueden acceder a librer\u00edas para efectuar tareas cruciales dentro del entorno Python. Adem\u00e1s, es posible integrar los resultados con los dem\u00e1s elementos y funcionalidades de un programa <b>de Machine Learning<\/b> o de una red neuronal.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-embed is-type-video is-provider-youtube wp-block-embed-youtube wp-embed-aspect-16-9 wp-has-aspect-ratio\"><div class=\"wp-block-embed__wrapper\">\n<iframe title=\"Intro to Data Visualization in Python with Matplotlib! (line graph, bar chart, title, labels, size)\" width=\"500\" height=\"281\" src=\"https:\/\/www.youtube.com\/embed\/DAQNHzOcO5A?feature=oembed\" frameborder=\"0\" allow=\"accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share\" referrerpolicy=\"strict-origin-when-cross-origin\" allowfullscreen><\/iframe>\n<\/div><\/figure>\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"cuales-son-las-dificultades-vinculadas-con-matplotlib\">&iquest;Cu&aacute;les son las dificultades vinculadas con Matplotlib?<\/h2>\n\n\n\n<p>El aprendizaje de Matplotlib puede resultar complicado. Existen <b>numerosos tutoriales<\/b>, pero en el camino de los principiantes se presentan varias dificultades.\u00a0Primero, esta librer\u00eda es extremadamente amplia. En total, incluye <b>m\u00e1s de 70 000 l\u00edneas de c\u00f3digo. <\/b>Tambi\u00e9n acoge varias interfaces diferentes y tiene la capacidad de interactuar con diferentes backends para el rendimiento de los gr\u00e1ficos.<\/p>\n\n\n\n<p>Adem\u00e1s, aunque la documentaci\u00f3n de acceso p\u00fablico en matplotlib es comprensible, algunos documentos <b>simplemente est\u00e1n obsoletos<\/b>. Esta herramienta sigue en constante evoluci\u00f3n, y algunos ejemplos disponibles en Internet en realidad pueden realizarse con un 70 % de l\u00edneas de c\u00f3digo menos en las versiones modernas.<\/p>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-buttons is-layout-flex wp-block-buttons-is-layout-flex is-content-justification-center\">\n<div class=\"wp-block-button\"><a class=\"wp-block-button__link wp-element-button\" href=\"https:\/\/liora.io\/es\/nuestros-cursos-de-data\">Descubre nuestros cursos de Data Science<\/a><\/div>\n<\/div>\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"como-formarse-en-matplotlib\">&iquest;C&oacute;mo formarse en Matplotlib?<\/h2>\n\n\n\n<p>Matplotlib ofrece numerosas posibilidades para la visualizaci\u00f3n de datos, pero puede ser dif\u00edcil de dominar por su complejidad t\u00e9cnica y su sintaxis pesada. Es <b>dif\u00edcil aprender a dominarla de manera autodidacta<\/b>, ya que gran parte de la documentaci\u00f3n disponible en l\u00ednea est\u00e1 obsoleta.<\/p>\n\n\n\n<p>Para aprender a utilizar esta librer\u00eda, puedes optar por <b>los cursos de Liora<\/b>. Proponemos cursos que permiten formarse en los diferentes perfiles profesionales de la Data Science: <a href=\"https:\/\/liora.io\/es\/formacion-data-analyst\">Data Analyst<\/a>, <a href=\"https:\/\/liora.io\/es\/formacion-data-scientist\">Data Scientist<\/a>, <a href=\"https:\/\/liora.io\/es\/formacion-data-engineer\">Data Engineer<\/a>, <a href=\"https:\/\/liora.io\/es\/ingeniero-de-aprendizaje-automatico\">ML Engineer<\/a>, <a href=\"https:\/\/liora.io\/es\/sueldo-data-manager\">Data Manager<\/a>, etc. En todos nuestros itinerarios, <b>Python es el lenguaje de programaci\u00f3n predilecto<\/b>. Aprender\u00e1s a utilizar ese lenguaje y sus diferentes librer\u00edas de Data Science, en particular matplotlib para la DataViz. Esta herramienta est\u00e1 presente en el m\u00f3dulo \u201cvisualizaci\u00f3n de datos\u201d de nuestros cursos de Data Analyst, Data Scientist y Data Management.<\/p>\n\n\n\n<p>Todos nuestros cursos proponen <b>un enfoque Blended Learning<\/b>, que combina una plataforma en l\u00ednea con asesoramiento y master classes presenciales. Pueden cursarse en Formaci\u00f3n Continua o en BootCamp intensivo en solo algunas semanas. Al finalizar estos itinerarios, los alumnos reciben <b>un diploma certificado por la Universidad de La Sorbonne<\/b> y pueden entrar r\u00e1pidamente en el mercado laboral. M\u00e1s del 90 % de los diplomados consigue un empleo tras su formaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n<p>Por ese motivo, Liora es <b>el mejor medio de aprender a dominar matplotlib<\/b>, Python y los diferentes recursos de Data Science. No esperes m\u00e1s y descubre nuestros cursos ya.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-embed is-type-video is-provider-youtube wp-block-embed-youtube wp-embed-aspect-16-9 wp-has-aspect-ratio\" style=\"margin-top:var(--wp--preset--spacing--columns);margin-bottom:var(--wp--preset--spacing--columns)\"><div class=\"wp-block-embed__wrapper\">\n<iframe title=\"Blended Learning: En quoi cela consiste-t-il vraiment et quels sont les avantages et inconv\u00e9nients ?\" width=\"500\" height=\"281\" src=\"https:\/\/www.youtube.com\/embed\/40jjIXVnzks?start=25&#038;feature=oembed\" frameborder=\"0\" allow=\"accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share\" referrerpolicy=\"strict-origin-when-cross-origin\" allowfullscreen><\/iframe>\n<\/div><\/figure>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-buttons is-layout-flex wp-block-buttons-is-layout-flex is-content-justification-center\" style=\"margin-top:var(--wp--preset--spacing--columns);margin-bottom:var(--wp--preset--spacing--columns)\">\n<div class=\"wp-block-button\"><a class=\"wp-block-button__link wp-element-button\" href=\"https:\/\/liora.io\/es\/nuestros-cursos-de-data\">Empezar una formaci\u00f3n en Matplotlib<\/a><\/div>\n<\/div>\n\n\n\n<p>Ya sabes todo sobre Matplotlib. Para descubrir las 4 cosas que hay que saber hacer en Matplotlib, \u00a1descubre nuestro art\u00edculo sobre el tema!\u00a0<\/p>\n\n\n\n<script type=\"application\/ld+json\">\n{\n  \"@context\": \"https:\/\/schema.org\",\n  \"@type\": \"FAQPage\",\n  \"mainEntity\": [\n    {\n      \"@type\": \"Question\",\n      \"name\": \"\u00bfQu\u00e9 es Matplotlib?\",\n      \"acceptedAnswer\": {\n        \"@type\": \"Answer\",\n        \"text\": \"Matplotlib es una librer\u00eda Python open source creada en 2002 por el neurobi\u00f3logo John Hunter para visualizar se\u00f1ales el\u00e9ctricas cerebrales, buscando replicar las capacidades gr\u00e1ficas de MATLAB. Tras su fallecimiento en 2012, la comunidad open source la ha mejorado. Permite crear trazados, histogramas, diagramas de barra y gr\u00e1ficas detalladas con pocas l\u00edneas de c\u00f3digo. \u00datil para usuarios de Python\/NumPy, en servidores web, scripts e integraci\u00f3n en GUI mediante APIs.\"\n      }\n    },\n    {\n      \"@type\": \"Question\",\n      \"name\": \"Los principales conceptos de Matplotlib\",\n      \"acceptedAnswer\": {\n        \"@type\": \"Answer\",\n        \"text\": \"Conceptos clave: 'figura' (ilustraci\u00f3n completa), 'eje' (cada trazado), 'plotting' (crear gr\u00e1ficas usando datos como pares X\/Y). Funciones como scatter, bar, pie generan esquemas. Permite desde gr\u00e1ficas b\u00e1sicas (barras, histogramas) hasta figuras complejas en 3D.\"\n      }\n    },\n    {\n      \"@type\": \"Question\",\n      \"name\": \"\u00bfQu\u00e9 es PyPlot?\",\n      \"acceptedAnswer\": {\n        \"@type\": \"Answer\",\n        \"text\": \"Pyplot es un m\u00f3dulo de Matplotlib con funciones sencillas para a\u00f1adir l\u00edneas, im\u00e1genes o textos a los ejes. Su interfaz c\u00f3moda lo hace muy utilizado. Existe tambi\u00e9n una API orientada a objetos (OO) m\u00e1s flexible y personalizable, pero m\u00e1s dif\u00edcil de usar.\"\n      }\n    },\n    {\n      \"@type\": \"Question\",\n      \"name\": \"Matplotlib, Numpy y Pandas\",\n      \"acceptedAnswer\": {\n        \"@type\": \"Answer\",\n        \"text\": \"NumPy es dependencia indispensable de Matplotlib (para datos digitales y arrays multidimensionales). 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