Pyplot es un módulo Matplotlib que propone varias funciones sencillas para añadir elementos tales como líneas, imágenes o textos a los ejes de un gráfico. Su interfaz es muy cómoda y, por ello, este módulo se utiliza mucho. As – Se utiliza para crear un alias al importar un módulo. np. array(lista): Crea un array a partir de la lista o tupla lista y devuelve una referencia a él. plt. show(), forzamos que el resultado se muestre como imagen, que es lo que queremos. Ejercicio 1 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x=np.array([0,6]) y=np.array([0,250]) plt.plot(x,y) plt.show() matplotlib.pyplot.bar Hace un gráfico de barras. Las barras están posicionadas en x con la alineación dada. Sus dimensiones vienen dadas por alto y ancho. La línea de base vertical está en la parte inferior (predeterminado en 0). Muchos parámetros pueden tomar un solo valor que se aplica a todas las barras o una secuencia de valores, uno para cada barra. Ejercicio 2 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x=np.array(["A","B","C","D"]) y=np.array([3,8,1,10]) plt.bar(x,y) plt.show() def es una palabra reservada que indica a Python que una nueva función está siendo definida. return indica el final de la función y continúa la ejecución del programa tras la llamada a la función. range() proporciona una secuencia de enteros basada en los argumentos de la función. La función xlim() o ylim() en el módulo pyplot de la biblioteca matplotlib se usa para obtener o establecer los límites x de los ejes actuales. Ejercicio 3 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np def f(x): return -x**2 + 4*x x=range(-1,10) plt.xlim(0,5) plt.ylim(0,5) plt.plot(x, [f(i) for i in x]) plt.show() scatter proporciona varios argumentos para personalizar los marcadores de diversar maneras. Si quieres cambiar el color azul por defecto puedes establecer un nuevo color utilizando el argumento c . También puedes establecer el color por grupo creando un array con colores, como en el ejemplo siguiente. Ejercicio 4 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x=np.array([5,7,8,7,2,17,2,9,4,11,12,9,6]) y=np.array([99,86,87,88,111,86,103,87,94,78,77,85,86]) plt.scatter(x,y) plt.show()