• 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
    • 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

Uso de múltiples ejes en Matplotlib

agosto 4, 2022 Por Daniel Rodríguez 1 comentario
Tiempo de lectura: 4 minutos

En algunas situaciones puede ser interesante incluir más de una serie de datos en una gráfica, facilitando así la comparación de los patrones existentes en ambas. Cuando las dos series comparten las mismas unidades es posible representarlas en el mismo eje, pero no así cuando son diferentes. Siendo necesario en estos casos usar un eje diferente para cada una de las series. Algo … [Leer más...] acerca de Uso de múltiples ejes en Matplotlib

Combinar histogramas en Matplotlib

agosto 2, 2022 Por Daniel Rodríguez Deja un comentario
Tiempo de lectura: 4 minutos

Una de las grandes ventajas de trabajar con Matplotlib es la facilidad con la que se pueden combinar múltiples gráficas en una única figura. Permitiendo simplificar las tareas de comparación de datos. Algo que no es una excepción en el caso de los histogramas, en una figura se puede mostrar varios, credos a partir de diferentes conjuntos de datos, y analizar de una forma fácil … [Leer más...] acerca de Combinar histogramas en Matplotlib

Conectar puntos en gráficas de dispersión en Matplotlib

julio 28, 2022 Por Daniel Rodríguez Deja un comentario
Tiempo de lectura: 4 minutos

En una gráfica de dispersión donde existe un patrón en los datos que se desea mostrar al lector, si solamente se usan los puntos, puede ser complicado para este identificarlo. Siendo aconsejable en estos casos unir estos mediante líneas, para lo que existen múltiples opciones en Matplotlib. Veamos a continuación algunas de los métodos para conectar los puntos en gráficas de … [Leer más...] acerca de Conectar puntos en gráficas de dispersión en Matplotlib

Generar figuras de alta resolución en 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 … [Leer más...] acerca de Generar figuras de alta resolución en Matplotlib

Incluir líneas de división en Matplotlib

julio 21, 2022 Por Daniel Rodríguez Deja un comentario
Tiempo de lectura: 4 minutos

Las gráficas que cuentan con líneas de división generalmente son más fáciles de leer, especialmente cuando se necesita comprender de una manera precisa la relación existente entre los diferentes valores que se muestran. Por eso incluir este elemento puede ser de gran ayuda. Incluir líneas de división en Matplotlib no es una tarea compleja, pero es necesario conocer las … [Leer más...] acerca de Incluir líneas de división en Matplotlib

Inclusión de texto en Matplotlib

julio 19, 2022 Por Daniel Rodríguez Deja un comentario
Tiempo de lectura: 4 minutos

En las figuras de Matplotlib es posible incluir texto en cualquier posición. Una característica que puede ser de gran utilidad cuando es necesario incluir comentarios relacionados con algunos valores. La función para crear anotaciones de texto en Matplotlib es plt.text() y su uso es tremendamente sencillo.La función plt.text()En Matplotlib, la forma de la función … [Leer más...] acerca de Inclusión de texto en Matplotlib

Mostrar marcas de división secundarias en Matplotlib

julio 14, 2022 Por Daniel Rodríguez Deja un comentario
Tiempo de lectura: 3 minutos

Habitualmente en las gráficas solamente se muestran las marcas de división principales, aquellas que se corresponden con un valor que se muestra en el eje, pero las marcas de división secundarias también son de gran ayuda para la lectura e interpretación de los gráficos. Unas marcas que por defecto no se muestran en las figuras creadas con Matplotlib. Veamos los pasos para … [Leer más...] acerca de Mostrar marcas de división secundarias en Matplotlib

Uso de LaTeX en Matplotlib

julio 12, 2022 Por Daniel Rodríguez Deja un comentario
Tiempo de lectura: 3 minutos

Cuando es necesario incluir ecuaciones u otros símbolos matemáticos en los cuadernos de Jupyter lo habitual es usar las expresiones de LaTeX. Algo que también se puede usar en las figuras de Matplotlib. Aunque su uso es algo más complicado. A diferencia de Jupyter, para poder usar LaTeX en Matplotlib es necesario tener instalado previamente una distribución de este sistema de … [Leer más...] acerca de Uso de LaTeX en Matplotlib

Personalizar las marcas de división en Matplotlib

julio 7, 2022 Por Daniel Rodríguez Deja un comentario
Tiempo de lectura: 4 minutos

Las figuras creadas con Matplotlib generalmente contienen marcas de división en los ejes, ya que son una excelente ayuda para interpretar correctamente los datos que se muestran. Aunque la configuración por defecto suele ser una buena opción, puede que no sea la más adecuada para nuestras necesidades. Veamos cómo se pueden personalizar las marcas de división en … [Leer más...] acerca de Personalizar las marcas de división en Matplotlib

Gráficos de barras en Matplotlib

julio 5, 2022 Por Daniel Rodríguez Deja un comentario
Tiempo de lectura: 5 minutos

Las gráficas de barras son una de las más empleadas para la representación de datos. Siendo una excelente opción para aquellos casos en los que se desea mostrar valores numéricos asociados a categorías. Pudiéndose tanto aplicar los datos de diversas categorías en una misma barra, como dibujar diferentes barras una a lado de otra. Veamos algunas formas para conseguir gráficos de … [Leer más...] acerca de Gráficos de barras en Matplotlib

Publicaciones para el verano 2022: Matplotlib

julio 4, 2022 Por Daniel Rodríguez Deja un comentario
Tiempo de lectura: < 1 minuto

Analytics Lane

Siguiendo la tradición de los últimos años, durante los meses de julio y agosto publicaré un monográfico sobre Matplotlib. Una de las principales bibliotecas que existen en Python para la generación de gráficos a la que no le he dedicado demasiadas publicaciones anteriormente. Siendo esta una serie que espero que sea tan bien recibida como la de Julia publicada en 2020 y la de … [Leer más...] acerca de Publicaciones para el verano 2022: Matplotlib

Medir el tiempo de ejecución en SQL Server

julio 1, 2022 Por Daniel Rodríguez Deja un comentario
Tiempo de lectura: 3 minutos

Saber el tiempo necesario para realizar una tarea es clave a la hora de optimizar un proceso. Siendo la mejor estrategia centrarse en mejorar el rendimiento de aquellas actividades que requieren más tiempo, ya que estas son las que más van a afectar al resultado final. Algo que también se aplica a las bases de datos. Por lo que, conocer el tiempo de ejecución en SQL Server de … [Leer más...] acerca de Medir el tiempo de ejecución en SQL Server

  • « Ir a la página anterior
  • Página 1
  • Páginas intermedias omitidas …
  • Página 45
  • Página 46
  • Página 47
  • Página 48
  • Página 49
  • Páginas intermedias omitidas …
  • Página 102
  • Ir a la página siguiente »

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

Subplots en Matplotlib: cómo organizar múltiples gráficos en una sola figura

mayo 26, 2026 Por Daniel Rodríguez

Síndrome del objeto brillante en ciencia de datos: el error simétrico a los costes hundidos

mayo 21, 2026 Por Daniel Rodríguez

De la Regresión Logística al Scorecard: La Transformación Matemática

mayo 19, 2026 Por Daniel Rodríguez

Publicidad

Es tendencia

  • Método del codo (Elbow method) para seleccionar el número óptimo de clústeres en K-means publicado el junio 9, 2023 | en Ciencia de datos
  • De la Regresión Logística al Scorecard: La Transformación Matemática publicado el mayo 19, 2026 | en Ciencia de datos
  • Ordenadores para Machine Learning e IA 2025: Guía para elegir el equipo ideal publicado el enero 17, 2025 | en Reseñas
  • Ordenadores para Machine Learning e Inteligencia Artificial en 2026: Guía completa para elegir el equipo adecuado según tu perfil y presupuesto publicado el enero 20, 2026 | en Reseñas
  • Subplots en Matplotlib: cómo organizar múltiples gráficos en una sola figura publicado el mayo 26, 2026 | 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

  • 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
  • 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

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