• Saltar al contenido principal
  • Skip to secondary menu
  • Saltar a la barra lateral principal
  • Saltar al pie de página
  • Inicio
  • Secciones
    • Ciencia de datos
    • Criptografía
    • Herramientas
    • Machine Learning
    • Noticias
    • Opinión
    • Productividad
    • Programación
      • JavaScript
      • Julia
      • Matlab
      • Python
      • R
  • Programación
    • JavaScript
    • Julia
    • Matlab
    • Python
    • R
  • Laboratorio
    • Estadística
      • Calculadora del Tamaño Muestral en Encuestas
      • Calculadora de estadísticos descriptivos
      • Test de normalidad
      • Calculadora de contrastes de hipotesis
      • Calculadora de tamano del efecto
      • Simulador de Regresión Lineal con Ruido
      • Visualizador de PCA
      • Visualizador de Series Temporales
      • Simulador de Regresión Logística
      • Simulador de K-Means
      • Simulador de DBSCAN
      • Detector de la Ley de Benford
      • Ajuste de Curvas
      • Calculadora de Matrices
    • Probabilidad
      • Calculadora de Probabilidad de Distribuciones
      • Calculadora de Probabilidades de Lotería
      • Simulador del Problema de Monty Hall
      • Simulador de la Estrategia Martingala
    • Finanzas
      • Calculadora de Préstamos e Hipotecas
      • Conversor TIN ↔ TAE
      • Calculadora DCA con ajuste por inflación
      • Calculadora XIRR con Flujos Irregulares
      • Simulador FIRE (Financial Independence, Retire Early)
    • Negocios
      • CLV
      • Scoring
    • Herramientas
      • Formateador / Minificador de JSON
      • Conversor CSV ↔ JSON
      • Comparador y Formateador de Texto y JSON
      • Formateador y Tester de Expresiones Regulares
      • Inspector de JWT
      • Generador y verificador de hashes
      • Codificador / Decodificador Base64 y URL
      • Conversor de bases numericas
      • Conversor de Timestamp Unix
      • Conversor de colores
      • Generador de UUIDs
    • Juegos
      • Tres en Raya
      • Nim con Q-Learning
    • Más
      • Método D’Hondt
      • Generador de Contraseñas Seguras
  • Noticias
  • Boletín
  • Contacto
  • Tienda
    • Libros
    • Equipamiento de oficina
    • Equipamiento en movilidad

Analytics Lane

Ciencia e ingeniería de datos aplicada

  • Ciencia de datos
  • Machine Learning
  • IA Generativa
  • Python
  • Pandas
  • NumPy
  • R
  • Excel

Generar figuras de alta resolución en Matplotlib

Matplotlib

julio 26, 2022 Por Daniel Rodríguez Deja un comentario
Tiempo de lectura: 3 minutos

Por defecto la resolución con la que se crean las figuras en Matplotlib es de 72 puntos por pulgada (ppp), el valor estándar de las pantallas tradicionales. Aunque esta configuración es insuficiente en el caso de que se desee imprimir la gráfica o esta se visualice en una pantalla HiDPI o Retina. A la hora de trabajar con Jupyter se puede cambiar la configuración para doblar la resolución, aumentado esta hasta los 144 ppp. Pero en el caso de que el destino de las figuras sea un documento impreso, es necesario aumentar aún más la resolución de estas. Veamos cómo se pueden crear archivos con figuras de alta resolución en Matplotlib.

Guardar las figuras creadas con savefig()

Una vez creada una figura en Matplotlib, el método savefig() permite guardar esta es un archivo. Para lo que solamente hay que indicar el nombre del documento en el que se desea guardar la gráfica. Usando el método la extensión del archivo para seleccionar el formato, aunque también se puede indicar de forma explícita mediante la propiedad format.

Como se ha comentado anteriormente la resolución con la que se guardan las imágenes por defecto es de 72 ppp. Para fijar otra resolución solamente se tiene que indicar el valor deseado mediante la propiedad dpi. Así, se puede generar la misma figura con 72, 300 y 600 ppp tanto en formato PNG como JPG con el siguiente código.

Los récords con asterisco, o la épica del titular sin contexto – El bestiario de los indicadores económicos absurdos (parte 8 y final)
En Analytics Lane
Los récords con asterisco, o la épica del titular sin contexto – El bestiario de los indicadores económicos absurdos (parte 8 y final)

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.linspace(0, np.pi, 200)
y = np.cos(3 * np.pi * x)

plt.plot(x, y, '--r')
plt.xlabel('Tiempo')
plt.ylabel('Amplitud')

# Figuras en formato PNG
plt.savefig("figura_base.png")
plt.savefig("figura_300dpi.png", dpi=300)
plt.savefig("figura_600dpi.png", dpi=600)

# Figuras en formato JPG
plt.savefig("figura_base.jpg")
plt.savefig("figura_300dpi.jpg", dpi=300)
plt.savefig("figura_600dpi.jpg", dpi=600)

Obteniendo en el archivo figura_base.png la siguiente imagen.

Figura PNG creada con la resolución por defecto en Matplotlib
Figura PNG creada con la resolución por defecto en Matplotlib

Mientras que en el archivo figura_600dpi.png se obtiene la siguiente figura de mayor resolución.

Figura PNG creada con la resolución de 600 ppp en Matplotlib
Figura PNG creada con la resolución de 600 ppp en Matplotlib

Obviamente la calidad de esta segunda es mucho mayor que la primera. Aunque esto es algo que repercute en el tamaño del archivo, pasando en el ejemplo de 20 a 319 KB. En concreto el tamaño de los seis archivos se puede ver en la siguiente tabla.

ArchivoTamaño (KB)
figura_base.png20
figura_300dpi.png102
figura_600dpi.png220
figura_base.jpg17
figura_300dpi.jpg117
figura_600dpi.jpg319
Comparación de los tamaños de los archivos en función del formato y la resolución.

Los valores dependen de la complejidad de la figura, por lo que para otras gráficas pueden ser tanto mayores como menores los mostrados.

Conclusiones

En esta entrada se ha visto cómo se puede usar la propiedad dpi de savefig() para generar archivos con figuras de alta resolución en Matplotlib. Una propiedad que es importante cuando se desea utilizar las gráficas de Matplotlib en documentos impresos.

¿Te ha parecido de utilidad el contenido?

¡Puntúalo entre una y cinco estrellas!

Puntuación promedio 0 / 5. Votos emitidos: 0

Ya que has encontrado útil este contenido...

¡Síguenos en redes sociales!

¡Siento que este contenido no te haya sido útil!

¡Déjame mejorar este contenido!

Dime, ¿cómo puedo mejorar este contenido?

Publicidad


Publicaciones relacionadas

  • Los récords con asterisco, o la épica del titular sin contexto – El bestiario de los indicadores económicos absurdos (parte 8 y final)
  • Por Qué las Contraseñas Largas son más Seguras que las Complejas
  • Segmentación RFM: cómo clasificar tu cartera de clientes antes de calcular el CLV
  • PSI: Cómo Saber Cuándo tu Modelo de Credit Scoring se ha Degradado
  • Champion vs Challenger: Cómo los Bancos Validan Modelos Nuevos antes de Ponerlos en Producción
  • Gini, KS y AUC: Cómo Medir la Calidad de un Modelo de Credit Scoring
  • Errores habituales al trabajar con DataFrames grandes en Pandas (y cómo evitarlos)
  • BG/NBD + Gamma/Gamma: el modelo probabilístico para CLV en compras continuas
  • Curiosidad: De dónde vienen foo, bar y foobar

Publicado en: Python Etiquetado como: Matplotlib

Interacciones con los lectores

Deja una respuesta Cancelar la respuesta

Tu dirección de correo electrónico no será publicada. Los campos obligatorios están marcados con *

I accept the Terms and Conditions and the Privacy Policy

Este sitio usa Akismet para reducir el spam. Aprende cómo se procesan los datos de tus comentarios.

Barra lateral principal

Suscríbete a nuestro boletín

Suscríbete al boletín semanal para estar al día de todas las publicaciones.

Política de Privacidad

Analytics Lane en redes sociales

  • Amazon
  • Bluesky
  • Facebook
  • GitHub
  • Instagram
  • Mastodon
  • Pinterest
  • RSS
  • Telegram
  • Tumblr
  • Twitter
  • YouTube

Publicidad

Entradas recientes

Por Qué las Contraseñas Largas son más Seguras que las Complejas

agosto 20, 2026 Por Daniel Rodríguez

Gini, KS y AUC: Cómo Medir la Calidad de un Modelo de Credit Scoring

agosto 18, 2026 Por Daniel Rodríguez

Curiosidad: De dónde vienen foo, bar y foobar

agosto 13, 2026 Por Daniel Rodríguez

Publicidad

Es tendencia

  • Por Qué las Contraseñas Largas son más Seguras que las Complejas publicado el agosto 20, 2026 | en Criptografía
  • pandas Pandas: Mostrar todos los elementos de un DataFrame publicado el agosto 26, 2021 | en Python
  • La vanidad del paisaje, o por qué un becario sale a contar grúas a Manhattan – El bestiario de los indicadores económicos absurdos (parte 2) publicado el junio 11, 2026 | en Opinión
  • Utilizar R desde Python con rpy2 publicado el enero 11, 2019 | en Python, R
  • ¿Cómo eliminar columnas y filas en un dataframe pandas? publicado el marzo 25, 2019 | en Python

Publicidad

Lo mejor valorado

4.9 (24)

Seleccionar filas y columnas en Pandas con iloc y loc

4.6 (16)

Archivos JSON con Python: lectura y escritura

4.4 (14)

Ordenación de diccionarios en Python mediante clave o valor

4.7 (13)

Operaciones de filtrado de DataFrame con Pandas en base a los valores de las columnas

4.1 (11)

Aplicar el método D’Hondt en Excel

Comentarios recientes

  • Daniel Rodríguez en Los récords con asterisco, o la épica del titular sin contexto – El bestiario de los indicadores económicos absurdos (parte 8 y final)
  • Juan en Los récords con asterisco, o la épica del titular sin contexto – El bestiario de los indicadores económicos absurdos (parte 8 y final)
  • bif en JSON en bases de datos: cuándo es buena idea y cuándo no
  • bif en Cómo desinstalar Oracle Database 19c en Windows
  • M. Pilar en Cómo eliminar las noticias en Windows 11 y recuperar tu concentración

Publicidad


Footer

Analytics Lane

  • Acerca de Analytics Lane
  • Boletín de noticias
  • Contacto
  • Libros
  • Lo más popular
  • Noticias
  • Tienda
  • Tiendas afiliadas

Secciones

  • Ciencia de datos
  • Criptografía
  • Herramientas
  • Machine Learning
  • Opinión
  • Productividad
  • Programación
  • Reseñas

Sobre de Analytics Lane

En Analytics Lane tratamos de explicar los principales conceptos de la ciencia e ingeniería de datos con un enfoque práctico. Los principales temas tratados son ciencia de datos, ingeniería de datos, inteligencia artificial, machine learning, deep learning y criptografía. Además, también se habla de los principales lenguajes de programación y herramientas utilizadas por los científicos e ingenieros de datos.

Copyright © 2018-2026 Analytics Lane ·Términos y condiciones ·Política de Cookies ·Política de Privacidad ·Herramientas de privacidad ·Contacto