Aprender Matplotlib Estilos y animaciones

El módulo de estilos y animaciones lleva las visualizaciones de Matplotlib al siguiente nivel: gráficos con identidad visual consistente, animaciones dinámicas y elementos interactivos.

Estilos predefinidos

Matplotlib incluye más de 25 hojas de estilo listas para usar:

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# Ver todos los estilos disponibles
print(plt.style.available[:10])  # primeros 10

# Aplicar un estilo
plt.style.use('seaborn-v0_8-darkgrid')

x = np.linspace(0, 10, 100)
plt.plot(x, np.sin(x), label='sin(x)')
plt.plot(x, np.cos(x), label='cos(x)')
plt.title('Estilo seaborn-v0_8-darkgrid')
plt.legend()
plt.show()

plt.rcdefaults()

rcParams: configuración global

import matplotlib as mpl

mpl.rcParams.update({
    'figure.figsize': [10, 6],
    'font.size': 12,
    'axes.grid': True,
    'lines.linewidth': 2,
})

Colormaps: tipos y elección

| Tipo | Ejemplos | Uso | |------|----------|-----| | Secuencial | viridis, plasma, Blues | Datos con rango 0→N | | Divergente | RdBu, coolwarm | Datos con centro significativo | | Cualitativo | tab10, Set1 | Categorías distintas |

Animaciones con FuncAnimation

from matplotlib.animation import FuncAnimation

fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 5))
x = np.linspace(0, 4*np.pi, 200)
line, = ax.plot(x, np.sin(x))
ax.set_ylim(-1.5, 1.5)

def actualizar(frame):
    line.set_ydata(np.sin(x + frame * 0.1))
    return line,

ani = FuncAnimation(fig, actualizar, frames=100, interval=50, blit=True)
plt.show()

Widgets interactivos

Matplotlib incluye widgets como Slider, Button y RadioButtons que añaden controles interactivos directamente en la figura, útiles para explorar parámetros sin necesidad de reejecutar el código.