Ejemplos de gráficos, aplicaciones a estadística

Modificado: 18/7/2019

Muchos de los paquetes gráficos se basan en Matplotlib. Una excepción es plotly, que trabaja con navegadores usando javascript.

Los archivos mencionados acá están en una carpeta de Google Drive.

Matplotlib básico

• plt-seno.py: gráfico básico del seno.

  Figure_1.pdf y Figure_1.png son archivos obtenidos a partir del gráfico. La versión pdf puede ampliarse sin problemas pero, como es de esperar, la versión png muestra el pixelado.

• plt-todo.py: curvas y puntos de distintas características.
• plt-tiempo.py: curva que se modifica al pasar del tiempo.
• mpl-ggplot.py: estilo “ggplot” de Matplotlib.

SciPy

Scipy parece una buena alternativa para los cursos de grado: ¡investigar!

• Las funciones estadísticas de SciPy están descriptas en https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/stats.html
• regresión y p-values: scipy_pvalues_plot.py
• Algunos ejemplos tomados de https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/tutorial/stats.html
  • Estadística descriptiva: scipy_stats_1.py
  • kde = Kernel Density Estimation, reglas de Scott y Silverman: scipy_stats_2.py
  • kde para Student: scipy_stats_3.py
  • kde para bimodal, usando distintas reglas: scipy_stats_4.py
  • Estimación multivariada: scipy_stats_5.py

Scikit-plot

Scikit-plot, https://scikit-plot.readthedocs.io/en/stable/ parece un buen paquete para hacer gráficos.

No viene con Anaconda y se puede instalar poniendo en la terminal:

      conda install -c conda-forge scikit-plot

Acá van unos ejemplos de la documentación, que también está en pdf.

• plot_calibration_curve.py: distintos métodos de clasificación.
• plot_pca_component_variance.py: Ejemplo de variancia por ccomponente en PCA.

Seaborn

seaborn http://seaborn.pydata.org/index.html es un paquete gráfico para estadística que parece bastante razonable, ya viene instalado con Anaconda y recomienda instalarlo con statsmodels.

La “galería” está en http://seaborn.pydata.org/examples/index.html.

Plotly

Plotly (https://plot.ly/python/offline/) es un paquete para hacer gráficos en dos y tres dimensiones en un navegador (Chrome, Firefox,...).

Es posible agregar deslizadores (estilo GeoGebra), los gráficos 3D pueden rotarse, se pueden hacer animaciones, etc. Vale la pena ver la galería de ejemplos en https://plot.ly/python/, pero varios requieren tener una cuenta para trabajar “online” (se puede hacerlo “offline”).

No es claro cómo guardar los resultados (siempre se puede tomar una “foto” de la pantalla).

No viene instalado en Anaconda, lo que puede hacerse con la instrucción

    conda install -c plotly plotly

en la terminal.

ggplot

ggplot http://ggplot.yhathq.com trata de imitar a ggplot2 de R.

No viene con Anaconda, y para instalarlo parece ser necesario usar statsmodels.

Hay algunos ejemplos en la página, pero no parecen impresionar demasiado, al menos comparados con los paquetes mencionados más arriba. Inclusive hay un enlace a una “galería” que está “pronta a llegar”.

Parece que está demasiado en pañales, y recordar que Matplotlib tiene una variante “ggplot”.

Otros

Hay tantos paquetes para gráficos que uno se pierde (y pierde tiempo).

Para finalizar, tal vez valga la pena mirar al artículo de Gabriela Moreira, quien menciona a algunos de los paquetes que mencionamos y también a Bokeh, pero no a scikit-plot ni a ggplot. Bokeh viene instalado con Anaconda.