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Usando estilos predefinidos en matplotlib

Podemos dar formato a los gráficos de forma simple usando el paquete de estilo en matplotlib. La idea principal es craar un archivo con algunos parámetros predefinidos (esto también puede hacerse a través de rcParams).

Esta publicación no es un tutorial en cómo usar estos archivos, para estos puedes mirar la página style sheet reference. Acá, quiere jugar un poco con algunos de los parámetors para crear tres estilos diferentes. Los primeros dos tienen el estilo de un software (infame para algunos), que es usado por la mayoría de personas como su plataforma de visualización, el terecero es un estilo limpio. Todos los archivos usados se pueden descargar aquí.

Para todos los ejemplos se realizan las siguientes importaciones:

from __future__ import division, print_function
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

Primer ejemplo: MS 2003

En nuestro primer ejemplo queremos reproducir el estilo que solíamos ver como la opción por defecto hace más de una década.

Este es el contenido del archivo MS2003.mplstyle

font.family : sans-serif

axes.facecolor : c0c0c0
axes.edgecolor : black
axes.prop_cycle : cycler('color',['000080', 'FF00FF', 'FFFF00', '00FFFF','800080', '800000', '008080', '0000FF'])
axes.grid : True

axes.spines.left   : True
axes.spines.bottom : True
axes.spines.top    : True
axes.spines.right  : True

grid.color : black
grid.linestyle : -

lines.linewidth : 1

figure.figsize : 5, 3

legend.fancybox : False
legend.frameon : True
legend.facecolor : white
legend.edgecolor : black
legend.loc : center left

El siguiente bloque de código usa este estilo

style = "MS2003.mplstyle"
with plt.style.context(style):
    x = np.linspace(0, 4, 100)
    y = np.sin(np.pi*x + 1e-6)/(np.pi*x + 1e-6)
    fig = plt.figure()
    ax = plt.subplot(111)
    for cont in range(5):
        plt.plot(x, y/(cont + 1), label=cont)

    plt.gca().xaxis.grid(False)
    box = ax.get_position()
    ax.set_position([box.x0, box.y0, box.width * 0.8, box.height])
    plt.legend(bbox_to_anchor=(1, 0.5))

y este es el resultado

/images/MS2003_style.svg

Segundo ejemplo: MS 2007

En el segundo ejemplo queremos reproducir la prole del primer estilo en este ejemplo. Este estilo es una mejora respecto al anterior, pero no es perfecto.

El siguiente es el contenido del archivo MS2007.mplstyle

font.family : sans-serif

axes.facecolor : white
axes.edgecolor : 4d4d4d
axes.prop_cycle : cycler('color',['4573a7', 'aa4644', '89a54e', '71588f','4298af', 'db843d', '93a9d0', 'd09392'])
axes.grid : True
axes.linewidth : 0.5

axes.spines.left   : True
axes.spines.bottom : True
axes.spines.top    : False
axes.spines.right  : False

lines.linewidth : 2

grid.color : 4d4d4d
grid.linestyle : -
grid.linewidth : 0.5

figure.figsize : 5, 3

legend.fancybox : False
legend.frameon : False
legend.facecolor : white
legend.edgecolor : 4d4d4d
legend.loc : center left

El siguiente código usa este estilo

style = "MS2007.mplstyle"
with plt.style.context(style):
    x = np.linspace(0, 4, 100)
    y = np.sin(np.pi*x + 1e-6)/(np.pi*x + 1e-6)
    fig = plt.figure()
    ax = plt.subplot(111)
    for cont in range(5):
        plt.plot(x, y/(cont + 1), label=cont)

    plt.gca().xaxis.grid(False)
    box = ax.get_position()
    ax.set_position([box.x0, box.y0, box.width * 0.8, box.height])
    plt.legend(bbox_to_anchor=(1, 0.5))

y este es el resultado

/images/MS2007_style.svg

Tercer ejemplo: un estilo limpio

El último ejemplo es un estilo limpio que usa una paleta de colores tomada de ColorBrewer.

Este es el contenido del archivo clean_style.mplstyle

font.family : sans-serif

axes.facecolor : white
axes.prop_cycle : cycler('color',['e41a1c', '377eb8', '4daf4a', '984ea3', 'ff7f00', 'ffff33', 'a65628', 'f781bf'])
axes.linewidth : 0.0
axes.grid : True

lines.linewidth : 1.5

xtick.direction : in
ytick.direction : in

grid.color : c7dedf
grid.linestyle : -
grid.linewidth : 0.3

figure.figsize : 6, 4

legend.fancybox : False
legend.frameon : False
legend.loc : best

El siguiente código usa este estilo

style = "clean.mplstyle"
with plt.style.context(style):
    x = np.linspace(0, 4, 100)
    y = np.sin(np.pi*x + 1e-6)/(np.pi*x + 1e-6)
    fig = plt.figure()
    ax = plt.subplot(111)
    for cont in range(5):
        plt.plot(x, y/(cont + 1), label=cont)

    plt.legend()

y este es el resultado

/images/clean_style.svg

También podemos usar archivos que están almacenado remotamente. Por ejemplo, podríamos usar la siguiente URL:

style = "https://raw.githubusercontent.com/nicoguaro/matplotlib_styles/master/styles/clean.mplstyle"

Recursos

Como mencioné anteriormente, el objetivo de esta publicación era crear algunos archivos de estilo simples para matplotlib y verlos en acción.

Esta publicación no permite ser una guía para buenos gráficos/visualizaciones. Para este propósito sugiero mirar la siguiente referencia:

Además, encuentro muy útiles las siguientes herramientas:

  • ColorBrewer2 permite elegir mapas de colores con diferentes criterios (cuantitativo/cualitativo, apto para impresión, apto para daltónicos).

  • ColRD tiene muchas paletas de colores. También permite generar paletas a partir de imágenes.

  • Colorgorical es una herramienta para crear paletas de colores categóricas (cualitativas) para visualización de información.

Puedes encontrar el código de esta publicación en esteJupyter notebook.

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