5.4 Análisis exploratorio de datos con Matplotlib y Seaborn: análisis univariado
El análisis de datos exploratorios (AED) es un paso crucial en el aprendizaje automático y el modelado de aprendizaje profundo. Le permite comprender mejor las características de los datos, identificar patrones y anomalías y tomar decisiones informadas sobre el preprocesamiento requerido antes de aplicar algoritmos de aprendizaje. El análisis univariante, que se centra en la distribución de una única variable, es un componente fundamental del DEA. En este contexto, las bibliotecas Matplotlib y Seaborn en Python ofrecen potentes herramientas para visualizar e interpretar datos.
Matplotlib: La base de la visualización en Python
Matplotlib es una biblioteca de trazado de gráficos ampliamente utilizada en la comunidad Python. Ofrece una interfaz de bajo nivel que le permite crear gráficos personalizados y detallados, y es especialmente útil para análisis univariados, donde la visualización necesita detalles específicos de una variable.
Histogramas con Matplotlib
Uno de los gráficos más comunes en el análisis univariado es el histograma. Le permite visualizar la distribución de frecuencia de una variable continua. Con Matplotlib, se puede crear un histograma de la siguiente manera:
importar matplotlib.pyplot como plt # Datos de ejemplo datos = [valor1, valor2, valor3, ...] # Creando el histograma plt.hist(datos, bins=30, alfa=0.5, color='azul') # Agregar títulos y etiquetas plt.title('Distribución variable') plt.xlabel('Valor') plt.ylabel('Frecuencia') # Mostrando el gráfico plt.mostrar()
El parámetro bins define el número de bins de clases en el histograma y se puede ajustar para proporcionar más o menos detalles sobre la distribución. El parámetro alpha controla la transparencia de los barriles, lo cual resulta útil al superponer varios histogramas.
Seaborn: Visualización de datos estadísticos
Seaborn es una biblioteca de visualización de datos de Python basada en Matplotlib que proporciona una interfaz de alto nivel para dibujar atractivos gráficos estadísticos. Es especialmente adecuado para visualizaciones que resumen datos de forma informativa y atractiva.
Distribuciones con Seaborn
Seaborn simplifica la creación de gráficos para análisis univariados, como diagramas de distribución. Por ejemplo, el gráfico de distribución de Seaborn combina un histograma con una estimación de densidad del núcleo (KDE) para una visualización más fluida y continua de la distribución:
importar seaborn como sns # Datos de ejemplo datos = [valor1, valor2, valor3, ...] # Creando el gráfico de distribución. sns.displot(datos, kde=True, color='verde') # Agregar títulos y etiquetas (usando Matplotlib) plt.title('Distribución variable con KDE') plt.xlabel('Valor') plt.ylabel('Densidad') # Mostrando el gráfico plt.mostrar()
El argumento kde=True agrega la curva de estimación de densidad del kernel al gráfico, proporcionando una vista fluida de la distribución. La función displot es una de varias funciones de alto nivel que ofrece Seaborn para crear diferentes tipos de gráficos de distribución.
Gráficos de caja y argumentos de violín
Otras herramientas útiles para el análisis univariado incluyen diagramas de caja y diagramas de violín, que proporcionan información sobre la mediana, los cuartiles y los valores atípicos de una distribución.
# Creando un diagrama de caja con Seaborn sns.boxplot(x=datos) # Creando una trama de violín con Seaborn sns.violinplot(x=datos)
Los diagramas de caja proporcionan una representación visual de los cinco números resumidos de una distribución: mínimo, primer cuartil (Q1), mediana, tercer cuartil (Q3) y máximo. Los diagramas de violín combinan la información de un diagrama de caja con la densidad de probabilidad de la variable, ofreciendo una visión más rica de la distribución de los datos.
Personalización y Estética
Tanto Matplotlib como Seaborn le permiten personalizar gráficos para mejorar la estética y la claridad. Elementos como la paleta de colores, el estilo de línea, las viñetas y las anotaciones se pueden ajustar para crear visualizaciones más informativas y atractivas.
Seaborn, en particular, viene con estilos de gráficos y paletas de colores predefinidos que se pueden aplicar con comandos simples como sns.set_style() y sns.set_palette() . Estas personalizaciones pueden ayudar a resaltar patrones importantes y hacer que los gráficos sean más comprensibles para diferentes audiencias.
Conclusión
El análisis univariante es una parte esencial del análisis exploratorio de datos y proporciona información valiosa sobre la distribución individual de las variables. Con las bibliotecas Matplotlib y Seaborn, puede crear una variedad de visualizaciones que facilitan la interpretación de datos y respaldan la toma de decisiones en el aprendizaje automático y el modelado de aprendizaje profundo. La familiaridad conEstas herramientas y técnicas son un activo valioso para cualquier científico de datos o ingeniero de aprendizaje automático.
