Configuración de etiquetas, leyendas y ejes para mejorar la interpretación de los gráficos

1. La importancia de anotar gráficos

¿Por qué es importante agregar etiquetas, leyendas y anotaciones a los gráficos?

Hoy hablaremos de una parte de la visualización de datos tan importante como los gráficos mismos: la anotación. Es como tener un mando a distancia para el televisor: sin él, todo parece estar en su sitio, pero verlo se hace complicado porque la imagen no siempre está clara. A veces faltan etiquetas, leyendas y anotaciones para que los datos cobren vida y "hablen nuestro idioma".

¿Podrías preguntarte: realmente las etiquetas y leyendas son tan importantes? La respuesta es simple: son como la sal y la pimienta para un gráfico. Sin ellas, tu gráfico puede volverse difícil de leer, y el significado de los datos puede perderse. Al usar anotaciones, damos sentido adicional al gráfico y lo hacemos más intuitivo.

Las etiquetas y leyendas ayudan a tu público a entender rápidamente lo que están viendo. Imagina mirar un mapa del tesoro sin indicadores y que te pidan encontrar el camino al tesoro de inmediato. Parece una locura, ¿no? Lo mismo ocurre con los gráficos sin etiquetas. Debemos ayudar a los espectadores, no complicarles la vida.

Así que ahora echemos un vistazo más detallado a cómo agregar la magia de las anotaciones a tus gráficos con Python y Matplotlib. ¿Listos? ¡Pues empezamos!

2. Etiquetas de ejes

Gestión de etiquetas de ejes con xlabel, ylabel y title

El primer paso son los nombres de los ejes. El proceso es tan fácil como sumar dos más dos. Usamos las funciones xlabel() y ylabel() para agregar etiquetas a los ejes X y Y respectivamente. Y para el título del gráfico usamos title(). Estas funciones hacen que el gráfico sea más estructurado y comprensible. Aquí tienes un ejemplo sencillo:

import matplotlib.pyplot as plt

# Datos
x = [0, 1, 2, 3, 4, 5]
y = [0, 1, 4, 9, 16, 25]

# Crear gráfico
plt.plot(x, y, color='blue')

# Agregar etiquetas
plt.xlabel('Tiempo (horas)', color='red')
plt.ylabel('Distancia (km)', color='green')
plt.title('Crecimiento de la distancia con el tiempo', color='gold')

# Mostrar gráfico
plt.show()

También se puede colorear el texto y el gráfico en tus colores favoritos:

Configuración de fuente y tamaño de las etiquetas

Para hacer el gráfico más atractivo, puedes cambiar el tamaño, color y estilo de la fuente de las etiquetas. En Matplotlib, puedes hacerlo mediante los parámetros fontsize, fontweight, color y otros.

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [10, 15, 20, 25, 30]

plt.plot(x, y)

# Configuración del título y etiquetas con parámetros
plt.title("Ejemplo de gráfico", fontsize=16, fontweight="bold", color="navy")
plt.xlabel("Valores X", fontsize=12, color="darkred")
plt.ylabel("Valores Y", fontsize=12, color="darkred")

plt.show()

En este ejemplo:

• fontsize define el tamaño de la fuente.
• fontweight="bold" hace el texto en negrita.
• color cambia el color del texto.

3. Mostrar la "leyenda"

Agregar y configurar la leyenda usando la función legend()

La leyenda no es solo un mito o una historia, sino también una herramienta importante en el arsenal de tu gráfico. Explica qué significan las líneas o barras en el gráfico y permite distinguir varias series de datos. Matplotlib lo hace más sencillo que nunca. Aquí tienes cómo puedes agregar una leyenda a tu gráfico:

# Datos
x = [0, 1, 2, 3, 4, 5]
y1 = [0, 1, 4, 9, 16, 25]
y2 = [0, 1, 2, 3, 4, 5]

# Crear gráfico
plt.plot(x, y1, label='Cuadrado del número')
plt.plot(x, y2, label='El propio valor')

# Agregar etiquetas
plt.xlabel('Tiempo (horas)')
plt.ylabel('Distancia (km)')
plt.title('Comparación de funciones')

# Agregar la leyenda
plt.legend(loc='upper left')

# Mostrar gráfico
plt.show()

La llamada a legend() añade la leyenda en el lugar que indiques. El argumento loc puede ser cambiado por 'best' para que Python elija automáticamente el lugar más adecuado (sí, algo de inteligencia artificial está involucrada).

Posición de la leyenda

Puedes cambiar la posición de la leyenda usando el parámetro loc. Por ejemplo:

• loc="upper right" — esquina superior derecha (por defecto).
• loc="upper left" — esquina superior izquierda.
• loc="lower right" — esquina inferior derecha.
• loc="center" — centro.

plt.legend(loc="upper left")

Configuración del tamaño y color de la leyenda

Puedes configurar el tamaño, los colores y otros aspectos de la leyenda mediante parámetros como fontsize, facecolor y edgecolor.

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y1 = [10, 15, 20, 25, 30]
y2 = [5, 10, 15, 20, 25]

plt.plot(x, y1, label="Línea 1", color="blue")
plt.plot(x, y2, label="Línea 2", color="green")

plt.title("Gráfico con leyenda personalizable")
plt.xlabel("Valores X")
plt.ylabel("Valores Y")

# Configuración de la leyenda
plt.legend(loc="upper left", fontsize=10, facecolor="lightgray", edgecolor="black")

plt.show()