• 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

Agregar etiquetas a los puntos en Matplotlib

Matplotlib

agosto 18, 2022 Por Daniel Rodríguez Deja un comentario
Tiempo de lectura: 3 minutos

En los gráficos de dispersión una manera de ayudar a los lectores a identificar valores especiales es incluir una etiqueta. Asignando un nombre a ese punto específico. La forma más sencilla para agregar etiquetas a los puntos en Matplotlib es mediante el uso de la función annotate(). Una función sencilla que solamente requiere la cadena de texto con el mensaje y la posición en la que se desea situar.

Agregar una etiqueta asociada a un punto en Matplotlib

El proceso para mostrar un mensaje asociado a un valor en una gráfica de dispersión creada con Matplotlib es sencillo. Tras la creación de una gráfica, pero antes de dibujarla o guardarla, se puede llamar a la función annotate() para insertar la anotación. Llamada que se puede realizar varias veces para agregar múltiples textos.

Este proceso se puede ver en el siguiente código. En el que, una vez importado Matplotlib, inicialmente se definen dos listas (x e y) con los valores que se desean dibujar. Tras lo cual se dibujan mediante la función scatter(). Una vez hecho esto se incluye un anotación mediante el uso de la función annotate(), a la que se la ha pasado como primer parámetro el texto y segundo una tupla con la posición en la que se desea dibujar el mensaje, en este caso el segundo punto de la lista. Finalmente, se agrega una etiqueta para el eje de abscisas y otra para el eje de coordenadas antes de dibujar la figura.

Desbalanceo de Clases en Credit Scoring: Por Qué Usamos Ponderación en lugar de Undersampling
En Analytics Lane
Desbalanceo de Clases en Credit Scoring: Por Qué Usamos Ponderación en lugar de Undersampling

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [4, 3, 2, 5, 3]

plt.scatter(x, y, label="Valores")

plt.annotate("Punto 2", (2, 3))

plt.xlabel("X")
plt.ylabel("Valores")
plt.show()

Una vez ejecutado este código se obtiene la siguiente figura en la que se puede apreciar la anotación.

Gráfica de dispersión con una anotación cerca del segundo punto creada con Matplotlib
Gráfica de dispersión con una anotación cerca del segundo punto creada con Matplotlib

Posiblemente la etiqueta esté demasiado cerca del punto, pero esto se puede solucionar fácilmente separando ligeramente la posición en la que comienza a escribirse el texto.

Agregar múltiples etiquetas a los puntos en Matplotlib

Como se ha comentado anteriormente, es posible incluir en la gráfica tantas anotaciones como sea necesario. Esto es algo que se muestra en el siguiente código donde se emplea un bucle para agregar las anotaciones.

annotations=["Punto 1", "Punto 2", "Punto 3", "Punto 4", "Punto 5"]

plt.scatter(x, y, label="Valores")
plt.xlabel("X")
plt.ylabel("Valores")

for i, label in enumerate(annotations):
    plt.annotate(label, (x[i] + 0.1, y[i]))
    
plt.show()

Al ejecutar este programa se obtiene la siguiente figura

Gráfica de dispersión con múltiples anotaciones creada con Matplotlib
Gráfica de dispersión con múltiples anotaciones creada con Matplotlib

Aunque es necesario ser precavidos, demasiadas anotaciones pueden tener el efecto contrario ya que puede hacer más complicada la interpretación de la gráfica.

Publicidad


Conclusiones

La función annotate() de Matplotlib puede ser una gran aliada para hacer más fácil la interpretación de una gráfica. Al permitir asociar etiquetas a los puntos en Matplotlib. Reforzado de esta manera la información incluida en la gráfica.

¿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?

Publicaciones relacionadas

  • Desbalanceo de Clases en Credit Scoring: Por Qué Usamos Ponderación en lugar de Undersampling
  • Por qué migrar tus proyectos TypeScript a ES Modules en 2026
  • Actualizar expresslanets a ES Modules con tsx y Vitest
  • Curiosidad: Por qué la criptografía habla siempre de Alice y Bob
  • Errores comunes al interpretar resultados estadísticos
  • Método del codo: interpretación correcta y limitaciones
  • Dashboard CLV: cuatro modelos, un mismo dataset, conclusiones muy distintas
  • Pareto/NBD: cuando el abandono silencioso cambia el CLV
  • Cómo construir tu primer scorecard paso a paso

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

Cómo construir tu primer scorecard paso a paso

septiembre 29, 2026 Por Daniel Rodríguez

Actualizar expresslanets a ES Modules con tsx y Vitest

septiembre 24, 2026 Por Daniel Rodríguez

Pareto/NBD: cuando el abandono silencioso cambia el CLV

septiembre 22, 2026 Por Daniel Rodríguez

Publicidad

Es tendencia

  • Cómo construir tu primer scorecard paso a paso publicado el septiembre 29, 2026 | en Ciencia de datos
  • Cómo solucionar problemas de red en VirtualBox: Guía completa publicado el junio 11, 2025 | en Herramientas
  • Gráficos de barras en Matplotlib publicado el julio 5, 2022 | en Python
  • Buscar en Excel con dos o más criterios publicado el septiembre 7, 2022 | en Herramientas
  • Por Qué las Contraseñas Largas son más Seguras que las Complejas publicado el agosto 20, 2026 | en Criptografía

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 Curiosidad: La Paradoja de Simpson, o por qué no siempre debes fiarte de los promedios
  • Hatepi en Curiosidad: La Paradoja de Simpson, o por qué no siempre debes fiarte de los promedios
  • 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

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