Seaborn y NumPy

Seaborn es una biblioteca de visualización de datos en Python basada en Matplotlib. Está diseñada específicamente para crear visualizaciones atractivas y informativas con facilidad, especialmente para datos estadísticos y distribuciones. Seaborn se utiliza comúnmente en tareas de análisis de datos y visualización para explorar y comunicar patrones y relaciones en los datos.


Instalar Seaborn

Si aún no tienes Seaborn instalado, puedes hacerlo utilizando pip:

pip install seaborn

Importar Matplotlib y Seaborn

Primero, importa las bibliotecas necesarias, Matplotlib y Seaborn:

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

Crear Datos de Ejemplo

Para visualizar distribuciones, necesitas datos de ejemplo. Puedes generar algunos datos aleatorios utilizando NumPy:

import numpy as np

# Generar una muestra de datos aleatorios con NumPy
data = np.random.randn(1000)

Distplots: Trazar un Diagrama de Distribución

Un distplot en Seaborn combina un histograma y una gráfica de densidad para visualizar la distribución de datos. Para crear un distplot, puedes usar la función sns.distplot():

# Trazar un distplot
sns.distplot(data, bins=30, kde=True, color='blue')
plt.title('Diagrama de Distribución con Histograma y Densidad')
plt.xlabel('Valores')
plt.ylabel('Densidad')
plt.show()
  • data: Los datos que deseas visualizar.
  • bins: El número de divisiones en el histograma.
  • kde: Si True, se trazará la estimación de densidad kernel (Kernel Density Estimation).
  • color: El color de la trama.

Trazar un Diagrama de Distribución sin el Histograma

Si deseas eliminar el histograma y ver solo la estimación de densidad, puedes hacerlo configurando hist en False:

# Trazar un distplot sin el histograma
sns.distplot(data, hist=False, color='green')
plt.title('Diagrama de Distribución sin Histograma')
plt.xlabel('Valores')
plt.ylabel('Densidad')
plt.show()
  • hist=False: Elimina el histograma.

Hemos visto cómo instalar Seaborn, importar Matplotlib y Seaborn, generar datos de ejemplo con NumPy y utilizar Seaborn para visualizar distribuciones utilizando distplots. También hemos visto cómo trazar un distplot con y sin el histograma. Esta es una introducción básica a la visualización de distribuciones con Seaborn en el contexto de NumPy, y puedes explorar más opciones y personalizaciones según tus necesidades.