3. Estructura de Matplotlib

Aunque al inicio trabajamos con funciones simples como plt.plot(), Matplotlib se apoya en un sistema de objetos que permite controlar cada figura con mucho detalle dentro de Python.

Los elementos principales que debemos conocer son los objetos Figure y Axes, que organizan la jerarquía de cualquier visualización.

3.1 Objetos principales: Figure y Axes

Figure: es el lienzo o contenedor general de un gráfico. Dentro de una figura podemos alojar uno o varios ejes (Axes).

Axes: representan cada gráfico con sus ejes X y Y, donde se dibujan los datos. Una figura puede contener múltiples ejes independientes.

📍 Jerarquía resumida: Figure contiene Axes, que a su vez albergan los gráficos, títulos, etiquetas y leyendas.

El siguiente ejemplo muestra la creación explícita de una figura y un eje:

import matplotlib.pyplot as plt

# Crear figura y un eje
fig, ax = plt.subplots()

# Dibujar en el eje
ax.plot([1, 2, 3], [2, 4, 6])

# Titulos y etiquetas
ax.set_title("Ejemplo con Figure y Axes")
ax.set_xlabel("Eje X")
ax.set_ylabel("Eje Y")

plt.show()

🔍 Explicación: fig es la figura completa, ax es un eje concreto y los métodos set_title, set_xlabel y set_ylabel actúan sobre ese eje en particular.

3.2 Uso de pyplot vs. programación orientada a objetos

En Matplotlib conviven dos estilos de programación que pueden emplearse según la complejidad del gráfico.

import matplotlib.pyplot as plt

plt.plot([1, 2, 3], [2, 4, 6])
plt.title("Estilo pyplot")
plt.xlabel("X")
plt.ylabel("Y")
plt.show()

import matplotlib.pyplot as plt

fig, ax = plt.subplots()

ax.plot([1, 2, 3], [2, 4, 6])
ax.set_title("Estilo orientado a objetos")
ax.set_xlabel("X")
ax.set_ylabel("Y")

plt.show()

Diferencia clave: el estilo pyplot es más rápido de escribir, pero el enfoque orientado a objetos ofrece mayor control cuando se manejan varios ejes en la misma figura.

3.3 Crear múltiples ejes en una figura

Para comparar variables en paralelo suele necesitarse más de un gráfico dentro de la misma figura. El método plt.subplots() facilita la generación de arreglos de ejes.

📄 Ejemplo con dos gráficos lado a lado:

import matplotlib.pyplot as plt

fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2)  # 1 fila, 2 columnas

# Primer grafico
ax1.plot([1, 2, 3], [1, 4, 9], color="red")
ax1.set_title("Grafico 1")

# Segundo grafico
ax2.plot([1, 2, 3], [1, 2, 3], color="blue")
ax2.set_title("Grafico 2")

plt.show()

📝 Ejemplo con una cuadrícula 2x2:

import matplotlib.pyplot as plt

fig, axs = plt.subplots(2, 2)  # 2 filas, 2 columnas

axs[0, 0].plot([1, 2, 3], [1, 2, 3])
axs[0, 0].set_title("Arriba Izq.")

axs[0, 1].plot([1, 2, 3], [1, 4, 9])
axs[0, 1].set_title("Arriba Der.")

axs[1, 0].plot([1, 2, 3], [1, 8, 27])
axs[1, 0].set_title("Abajo Izq.")

axs[1, 1].plot([1, 2, 3], [1, 16, 81])
axs[1, 1].set_title("Abajo Der.")

plt.tight_layout()  # Ajusta espacios
plt.show()

💡 Notas:

• plt.subplots(filas, columnas) devuelve una figura y un arreglo de ejes.
• Los ejes se recorren mediante índices, por ejemplo axs[0, 1].
• plt.tight_layout() ajusta los espacios para evitar que títulos y etiquetas se superpongan.

Resumen del tema

• Figure es el lienzo general de la visualización.
• Axes representa cada gráfico dentro de la figura.
• Se puede trabajar con estilo pyplot (rápido) u orientado a objetos (más flexible).
• plt.subplots() permite crear múltiples ejes en una misma figura de forma sencilla.