5.7. Análisis exploratorio de datos con Matplotlib y Seaborn: visualización de datos continuos
El análisis de datos exploratorios (AED) es un paso fundamental en el proceso de aprendizaje automático y aprendizaje profundo. Le permite comprender mejor la estructura, características y relaciones presentes en los datos. Una de las formas más efectivas de realizar DEA es mediante la visualización de datos. Las bibliotecas Matplotlib y Seaborn en Python son herramientas poderosas para crear visualizaciones de datos continuas que pueden revelar información valiosa.
Importancia de la visualización continua de datos
Los datos continuos son datos que pueden tomar cualquier valor dentro de un rango. Los ejemplos incluyen edad, peso, altura, temperatura y otros valores mensurables. Visualizar estos datos es crucial ya que ayuda a identificar patrones, tendencias, distribuciones y valores atípicos que pueden influir en el rendimiento de los modelos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo.
Matplotlib: La base de la visualización en Python
Matplotlib es una biblioteca de trazado de gráficos en Python que ofrece una variedad de herramientas para crear visualizaciones estáticas, animadas e interactivas. Es muy utilizado debido a su sencillez y flexibilidad.
Gráficos de líneas e histogramas
Los gráficos de líneas son ideales para visualizar la evolución de una variable continua a lo largo del tiempo. Para crear un gráfico de líneas con Matplotlib, utiliza la función plot. Por ejemplo:
importar matplotlib.pyplot como plt
# Datos de ejemplo
x = rango(100)
y = [valor ** 2 para el valor en x]
plt.plot(x, y)
plt.title('Gráfico de líneas')
plt.xlabel('X')
plt.ylabel('Y')
plt.mostrar()
Los histogramas son útiles para visualizar la distribución de una variable continua. La función hist de Matplotlib facilita la creación de histogramas:
importar números como np
# Datos de ejemplo
datos = np.aleatorio.randn(1000)
plt.hist(datos, contenedores=30)
plt.title('Histograma')
plt.xlabel('Valor')
plt.ylabel('Frecuencia')
plt.mostrar()
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 gráficos estadísticos atractivos e informativos.
Gráficos de dispersión y diagramas de caja
Los diagramas de dispersión son excelentes para visualizar la relación entre dos variables continuas. Con Seaborn, puedes crear un diagrama de dispersión con la función scatterplot:
importar seaborn como sns
# Datos de ejemplo
x = np.aleatorio.rand(100)
y = x * 10 + np.aleatorio.randn(100)
sns.scatterplot(x=x, y=y)
plt.title('Gráfico de dispersión')
plt.xlabel('X')
plt.ylabel('Y')
plt.mostrar()
Los diagramas de caja son una forma eficaz de visualizar la distribución de una variable continua, destacando la mediana, los cuartiles y los valores atípicos. La función boxplot de Seaborn crea diagramas de caja fácilmente:
# Datos de ejemplo datos = np.aleatorio.randn(1000) sns.boxplot(y=datos) plt.title('Gráfico de caja') plt.ylabel('Valor') plt.mostrar()
Distribuciones con Distplot y Pairplot
El distplot de Seaborn combina un histograma con una curva de densidad del núcleo (KDE) para proporcionar una vista completa de la distribución de una variable continua:
# Datos de ejemplo datos = np.aleatorio.randn(1000) sns.distplot(datos, bins=30, kde=True) plt.title('Distribución con Histograma y KDE') plt.xlabel('Valor') plt.mostrar()
pairplot le permite visualizar las relaciones entre múltiples variables continuas simultáneamente:
importar pandas como pd
# Datos de ejemplo
datos = pd.DataFrame({
'x': np.aleatorio.randn(100),
'y': np.aleatorio.randn(100),
'z': np.aleatorio.randn(100)
})
sns.pairplot(datos)
plt.suptitle('Gráfico de pares de múltiples variables')
plt.mostrar()
Personalización y estilo
Tanto Matplotlib como Seaborn le permiten personalizar y diseñar gráficos para mejorar la claridad y la estética. Esto incluye ajustar colores, formas, tamaños, agregar anotaciones y modificar estilos y contextos de gráficos.
Conclusión
La visualización de datos continuos es una parte esencial del análisis exploratorio de datos en el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo. Matplotlib y Seaborn son herramientas poderosas que brindan una amplia gama de opciones para visualizar y comprender mejor los datos. Al utilizar estas bibliotecas, puede descubrir patrones y tendencias importantes que le ayudarán a informar el proceso de modelado y a tomar decisiones más informadas basadas en datos.
