• 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
    • Encuestas: Tamaño de Muestra
    • Lotería: Probabilidad de Ganar
    • Reparto de Escaños (D’Hondt)
    • Tres en Raya con IA
  • Noticias
  • Boletín
  • Contacto
  • Tienda
    • Libros
    • Equipamiento de oficina
    • Equipamiento en movilidad
    • Tiendas afiliadas
      • AliExpress
      • Amazon
      • Banggood
      • GeekBuying
      • Lenovo

Analytics Lane

Ciencia e ingeniería de datos aplicada

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

Cómo crear gráficos con ejes secundarios en MATLAB

octubre 2, 2024 Por Daniel Rodríguez Deja un comentario
Tiempo de lectura: 5 minutos

El uso de ejes secundarios en los gráficos permite comparar la tendencia de datos con diferentes unidades o rangos de valores. Permitiendo visualizar más fácilmente la relación entre estos. En el caso de MATLAB, la creación de estos gráficos se puede conseguir mediante el uso de la función yyaxis para seleccionar el eje sobre el que se representan los datos. Facilitando así la superposición de dos conjuntos de datos. En esta entrada, se explicará cómo crear gráficos con ejes secundarios en MATLAB y personalizar opciones como los colores y las etiquetas.

Creación de un gráfico básico

Antes de poder crear un gráfico con un eje secundario en MATLAB es necesario crear un gráfico básico. Para superponer los datos en el segundo eje posteriormente. Supongamos que se dispone de dos conjuntos de datos que representan las temperaturas y la velocidad del viento registradas en un mismo periodo. Queriendo mostrar ambas series en un mismo gráfico. Pero, dado que las unidades de ambas series son diferentes, grados para la temperatura y km/h para la velocidad del viento, es necesario usar una secundario para la segunda serie.

El código básico para crear una gráfica básica en la que se muestra solo la temperatura es el que se muestra a continuación.

% Datos de ejemplo
tiempo = 1:10; % Tiempo en días
temperatura = [22, 23, 25, 24, 26, 28, 29, 30, 32, 33]; % Temperatura en grados Celsius
velocidad_viento = [10, 12, 14, 16, 13, 15, 17, 18, 20, 19]; % Velocidad del viento en km/h

% Crear la figura
figure;

% Graficar el primer conjunto de datos
plot(tiempo, temperatura, '-o');
xlabel('Tiempo (días)');
ylabel('Temperatura (°C)');
title('Temperatura y Velocidad del Viento');
grid on;
Resultado de crear una única grafica con la temperatura
Grafica básica con la temperatura

En este código, se crea un gráfico con el tiempo en el eje x y la temperatura en el eje y, empleando la función plot() para dibujar la línea de la temperatura. A continuación se agregan etiquetas a los ejes, mediante las funciones xlabel() e ylabel(), y un título para mejorar la claridad del gráfico, para lo que se ha recurrido a la función title().

Curiosidad: La Ley de Twyman y la trampa de los datos “interesantes”
En Analytics Lane
Curiosidad: La Ley de Twyman y la trampa de los datos “interesantes”

Publicidad


Agregar ejes secundarios en MATLAB

Ahora que ya se ha creado la gráfica básica con la temperatura, se puede usar la función yyaxis para indicar que las nuevas series se muestran en el eje secundario. Para lo que se debe llamar a la función seguido del eje (left para el primario o right para el secundario). En el siguiente ejemplo se puede ver cómo se crea una gráfica con las dos series.

% Activar el eje y izquierdo para la temperatura
yyaxis left
plot(tiempo, temperatura, '-o');
ylabel('Temperatura (°C)');

% Activar el eje y derecho para la velocidad del viento
yyaxis right
plot(tiempo, velocidad_viento, '-s');
ylabel('Velocidad del Viento (km/h)');
Resultado de crear una única grafica con la temperatura y velocidad del tiempo cada una de las series usando un eje diferente
Grafica con la temperatura y velocidad del tiempo

En este ejemplo, antes de llamar a la función plot(), se usa yyaxis left para indicar que se use el eje izquierdo (primario) o yyaxis right para el derecho (secundario). MATLAB sabe que debe usar diferentes ejes y escalas para cada conjunto de datos. Como se puede ver en el resultado, yyaxis left se utiliza para la temperatura, y yyaxis right para la velocidad del viento.

Personalizar los colores y las etiquetas

Ahora ya se dispone de un gráfico con dos ejes, pero puede que las opciones por defecto no sean las que se desean. Para lo que se pueden cambiar múltiples opciones. Por ejemplo, en el siguiente ejemplo se personalizan los colores de las líneas y las etiquetas del eje para mejorar la legibilidad.

% Personalizar el color de la temperatura
yyaxis left
plot(tiempo, temperatura, '-o', 'Color', 'b');
ylabel('Temperatura (°C)');
ax = gca;
ax.YColor = 'b';

% Personalizar el color de la velocidad del viento
yyaxis right
plot(tiempo, velocidad_viento, '-s', 'Color', 'r');
ylabel('Velocidad del Viento (km/h)');
ax.YColor = 'r';
Resultado de crear una única grafica con la temperatura y velocidad del tiempo cada una de las series usando un eje diferente con los colores cambiados para mejorar la visibilidad
Cambio de los colores de los ejes para mejorar la visibilidad

Respecto al ejemplo anterior, se ha especificado que se usa el color azul para la temperatura y rojo para la velocidad del viento. Además, también se han ajustado los colores de las etiquetas de los ejes para que coincidan con las líneas del gráfico, lo que facilita la asociación visual.

Publicidad


Ajustes finales y mejorando la presentación

Finalmente, se pueden hacer ajustes adicionales como cambiar el estilo de línea y añadir una leyenda. Asegurando de este modo que los datos sean representados con claridad.

% Establecer el estilo de línea y marcadores
yyaxis left
plot(tiempo, temperatura, '-o', 'LineWidth', 1.5);
ylabel('Temperatura (°C)');
ax = gca;
ax.YColor = 'b';

yyaxis right
plot(tiempo, velocidad_viento, '-s', 'LineWidth', 1.5);
ylabel('Velocidad del Viento (km/h)');
ax.YColor = 'r';

% Añadir leyenda
legend('Temperatura', 'Velocidad del Viento', 'Location', 'northwest');
Resultado de crear una única grafica con la temperatura y velocidad del tiempo cada una de las series usando un eje diferente con los colores cambiados para mejorar la visibilidad
Ajustes finales

En este ejemplo final, se ha aumentado el grosor de las líneas para mejorar la visibilidad y agregado una leyenda para clarificar qué línea corresponde a qué conjunto de datos.

Conclusiones

Los gráficos con ejes secundarios en MATLAB son un recurso útil para representar datos con diferentes escalas de forma clara y efectiva. En esta entrada, se ha visto cómo crear un gráfico básico, añadir un eje secundario, personalizar colores y etiquetas, y realizar ajustes finales para una mejor presentación.

Estos gráficos son útiles en muchas ocasiones. Con la práctica se pueden adaptar los pasos de este tutorial para diferentes necesidades de análisis y visualización de datos.

Imagen de Artur Pawlak en Pixabay

¿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

  • Curiosidad: La Ley de Twyman y la trampa de los datos “interesantes”
  • Copias de seguridad automáticas en SQL Server con rotación de archivos
  • Curiosidad: La Paradoja de Simpson, o por qué no siempre debes fiarte de los promedios
  • Error npm ERR! code EACCES al instalar paquetes en Node.js: Cómo solucionarlo paso a paso
  • Curiosidad: La maldición de la dimensionalidad, o por qué añadir más datos puede empeorar tu modelo
  • ¿Está concentrado el MSCI World? Un análisis con Gini, Lorenz y leyes de potencia
  • Curiosidad: ¿Por qué usamos p < 0.05? Un umbral que cambió la historia de la ciencia
  • Programador de tareas de Windows: Guía definitiva para automatizar tu trabajo (BAT, PowerShell y Python)
  • La Paradoja del Cumpleaños, o por qué no es tan raro compartir fecha de nacimiento

Publicado en: Matlab

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

La Paradoja del Cumpleaños, o por qué no es tan raro compartir fecha de nacimiento

octubre 9, 2025 Por Daniel Rodríguez

Programador de tareas de Windows: Guía definitiva para automatizar tu trabajo (BAT, PowerShell y Python)

octubre 7, 2025 Por Daniel Rodríguez

Curiosidad: ¿Por qué usamos p < 0.05? Un umbral que cambió la historia de la ciencia

octubre 2, 2025 Por Daniel Rodríguez

Publicidad

Es tendencia

  • Copiar y pegar Activar copiar y pegar en VirtualBox publicado el mayo 1, 2019 | en Herramientas
  • Curiosidad: La maldición de la dimensionalidad, o por qué añadir más datos puede empeorar tu modelo publicado el septiembre 25, 2025 | en Ciencia de datos, Opinión
  • La Paradoja del Cumpleaños, o por qué no es tan raro compartir fecha de nacimiento publicado el octubre 9, 2025 | en Opinión
  • Gráficos de barras en Matplotlib publicado el julio 5, 2022 | en Python
  • Cómo solucionar problemas de red en VirtualBox: Guía completa publicado el junio 11, 2025 | en Herramientas

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

4.5 (10)

Diferencias entre var y let en JavaScript

Publicidad

Comentarios recientes

  • Daniel Rodríguez en Probabilidad básica: cómo entender el azar en nuestra vida diaria
  • Pepe en Probabilidad básica: cómo entender el azar en nuestra vida diaria
  • CARLOS ARETURO BELLO CACERES en Justicio: La herramienta gratuita de IA para consultas legales
  • Piera en Ecuaciones multilínea en Markdown
  • Daniel Rodríguez en Tutorial de Mypy para Principiantes

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 © 2018-2025 Analytics Lane ·Términos y condiciones ·Política de Cookies ·Política de Privacidad ·Herramientas de privacidad ·Contacto