5.1 Análisis exploratorio de datos con Matplotlib y Seaborn
El análisis de datos exploratorios (AED) es un paso fundamental en el proceso de aprendizaje automático y aprendizaje profundo. Nos permite comprender mejor la estructura, los patrones y las anomalías presentes en los datos antes de aplicar técnicas más complejas. Para realizar un DEA eficaz, a menudo recurrimos a bibliotecas de visualización de datos como Matplotlib y Seaborn, que son herramientas potentes para crear una amplia variedad de gráficos y visualizaciones.
Importación de biblioteca
El primer paso es importar las bibliotecas necesarias. Matplotlib es una biblioteca de trazado para el lenguaje de programación Python y su paquete de matemáticas numéricas, NumPy. Seaborn es una biblioteca de visualización de datos basada en Matplotlib que ofrece una interfaz de alto nivel para dibujar gráficos estadísticos atractivos e informativos.
importar matplotlib.pyplot como plt importar seaborn como sns
Con estas importaciones, tenemos acceso a las funcionalidades de estas poderosas herramientas. Exploremos cómo podemos usarlos para realizar un análisis de datos exploratorio eficiente.
Explorando datos con Matplotlib
Matplotlib es una de las bibliotecas más populares y utilizadas para la visualización de datos en Python. Le brinda control total sobre los elementos de estilo y formato de sus gráficos, lo que los hace muy flexibles.
Para comenzar, podemos crear un gráfico simple para comprender la distribución de una sola variable. Por ejemplo, si tenemos un conjunto de datos sobre la altura de los individuos, podemos usar un histograma para visualizar esta distribución:
plt.hist(datos['altura'], bins=30, edgecolor='negro') plt.title('Distribución de altura') plt.xlabel('Altura (cm)') plt.ylabel('Frecuencia') plt.mostrar()
Este código producirá un histograma con 30 barras (o "bins"), lo que nos permitirá ver dónde se concentran la mayor cantidad de alturas.
También podemos comparar dos variables usando un diagrama de dispersión. Si quisiéramos examinar la relación entre altura y peso, por ejemplo, podríamos hacer:
plt.scatter(fecha['altura'], fecha['peso']) plt.title('Relación altura y peso') plt.xlabel('Altura (cm)') plt.ylabel('Peso (kg)') plt.mostrar()
Este gráfico nos ayudará a visualizar si existe alguna correlación aparente entre la altura y el peso en los datos que tenemos.
Explorando datos con Seaborn
Seaborn está construido sobre Matplotlib y ofrece una interfaz más fácil de usar y estilizada para crear gráficos. Además, tiene funciones integradas para crear gráficos que serían más complejos de hacer con Matplotlib.
Por ejemplo, podemos crear un diagrama de caja, que es útil para visualizar la distribución de una variable e identificar valores atípicos:
sns.boxplot(x='categoría', y='valor', fecha=fecha) plt.title('Gráfico de caja de valores por categoría') plt.xlabel('Categoría') plt.ylabel('Valor') plt.mostrar()
Este gráfico nos muestra la mediana, cuartiles y valores atípicos de la variable "valor", agrupados por "categoría".
Seaborn también facilita la visualización de pares de variables con diagramas de pares, que crean una matriz de diagramas para cada par de variables:
sns.pairplot(datos) plt.mostrar()
Este código generará una cuadrícula de gráficos que muestra la relación entre cada par de variables en el conjunto de datos, lo cual es extremadamente útil para identificar rápidamente relaciones entre múltiples variables.
Personalizar gráficos
Tanto con Matplotlib como con Seaborn, tenemos la capacidad de personalizar nuestros gráficos para hacerlos más informativos y estéticamente agradables. Podemos cambiar colores, estilos de línea, agregar anotaciones y mucho más.
Por ejemplo, para definir un estilo específico en Seaborn y aumentar el tamaño de fuente de los títulos, podemos hacer:
sns.set_style('cuadrícula blanca') sns.set_context('hablar', font_scale=1.2)
Con esta configuración, todos los gráficos creados a continuación tendrán un fondo de cuadrícula blanco y títulos más grandes, que pueden ser más adecuados para presentaciones o informes.
Conclusión
El análisis exploratorio de datos es un paso crucial en el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo, y la visualización de datos desempeña un papel clave en este proceso. Las bibliotecas Matplotlib y Seaborn son herramientas esenciales para cualquier científico de datos, ya que permiten una comprensión profunda de los datos a través de gráficos y visualizaciones. A través de la exploración visual, podemos identificar patrones, tendencias y anomalías que son clave para el modelado posterior y la extracción de conocimientos. Con la práctica, estas herramientas se vuelven aún más poderosas y le permiten crear visualizaciones complejas que pueden revelar la historia detrás de un proyecto.los datos.
