Lección 16 del curso Matplotlib para Ciencia de Datos y Machine Learning.
En la lección anterior vimos diferentes herramientas que nos ofrece Matplotlib para la generación de gráficos en tres dimensiones.
Y otro tipo de dato estructurado que comúnmente encontraremos en diferentes proyectos de Ciencia de Datos y Machine Learning son las Series de Tiempo.
Una serie de tiempo es simplemente un conjunto de observaciones tomadas de forma secuencial (cronológicamente) en el tiempo. Por ejemplo, si almacenamos el comportamiento del valor de una acción durante un período de 10 años, tendremos precisamente una serie de tiempo.
En particular, veremos cómo usar la función «plot» (de la cual hablamos en detalle cuando vimos cómo generar gráficos de línea y de dispersión) para graficar una serie de tiempo.
Específicamente veremos que en el caso de las series de tiempo resulta clave ajustar adecuadamente las etiquetas del eje horizontal (correspondiente a la variable tiempo) para poder visualizar correctamente el comportamiento de la serie. Esto se logra manipulando el set de datos y ajustando los ticks del eje horizontal usando el método «set_xticks».
Veamos entonces cómo generar una gráfica básica de una serie de tiempo y cómo usar las diferentes herramientas que ofrece Matplotlib para personalizarla:
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Acabamos de ver cómo usar Matplotlib para graficar una y múltiples series de tiempo, garantizando a la vez que las etiquetas temporales son visualizadas correctamente con ayuda de los métodos «set_xticks» y «ticks_params».
Con estas herramientas ya podemos comenzar a incluir gráficos de series de tiempo en nuestros proyectos cuando resulte necesario.
En la próxima lección nos enfocaremos en el uso de Matplotlib para generación de gráficas de datos categóricos, otro tipo de dato que comúnmente encontraremos en nuestros proyectos.
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