plotterclassprogra 0.0.5

Clase dedicada a poder visualizar diferentes tipos de graficos tras un clustering

proyecto_programacion

Libreria de Visualización para Clustering

Esta libreria proporciona un conjunto de clases en Python para crear y personalizar diversas visualizaciones de datos comúnmente utilizadas en clustering. El kit está diseñado para ser versátil y fácil de usar, permitiendo generar rápidamente visualizaciones que pueden facilitar el analisis de clustering.

Tabla de Contenidos

1. Instalación
2. Uso
   • GraficoCluster
   • GraficoHistograma
   • GraficoDeBarras
   • GraficoHistogramaCluster
   • GraficoDeBarrasCluster
   • GraficoDispersion

Instalación

Para usar este kit, asegúrese de tener instaladas las dependencias necesarias:

pip install pandas
pip install matplotlib
pip install numpy
pip install plotterclassprogra

Uso

GraficoCluster

La clase GraficoCluster sirve como la clase base para varias visualizaciones basadas en clústeres. Se inicializa con un DataFrame y proporciona métodos para configurar colores, título y tamaño de figura. Para mostrar el gráfico, utilice el método mostrar.

from plotterclassprogra.plotter import GraficoCluster

# Ejemplo de Uso
datos = # proporcionar su DataFrame
grafico = GraficoCluster(datos)
grafico.configurar_colores(['azul', 'verde', 'rojo'])
grafico.mostrar()

GraficoHistograma

La clase GraficoHistograma extiende GraficoCluster y se especializa en crear gráficos de histograma. Personalice el número de bins, escala logarítmica y tipo de histograma mediante el método mostrar.

from plotterclassprogra.plotter import GraficoHistograma

# Ejemplo de Uso
grafico_hist = GraficoHistograma(datos)
grafico_hist.configurar_colores(['naranja'])
grafico_hist.mostrar('nombre_columna', bins=20, log=True, histtype='bar')

GraficoDeBarras

La clase GraficoDeBarras, también una extensión de GraficoCluster, genera gráficos de barras. Proporcione opcionalmente un DataFrame de orden para personalizar el orden de las barras.

from plotterclassprogra.plotter import GraficoDeBarras

# Ejemplo de Uso
grafico_barras = GraficoDeBarras(datos)
grafico_barras.configurar_colores(['morado'])
grafico_barras.mostrar('nombre_columna', order_df=None)

GraficoHistogramaCluster

Esta clase extiende GraficoCluster y está especializada en gráficos de histograma con múltiples clústeres.

from plotterclassprogra.plotter import GraficoHistogramaCluster

# Ejemplo de Uso
grafico_hist_cluster = GraficoHistogramaCluster(datos)
grafico_hist_cluster.configurar_colores(['cian', 'magenta'])
grafico_hist_cluster.mostrar('nombre_columna', bins=20, log=True, histtype='step')

GraficoDeBarrasCluster

Extendiendo GraficoCluster, esta clase genera gráficos de barras con múltiples clústeres. Ordene las barras usando un DataFrame de orden.

from plotterclassprogra.plotter import GraficoDeBarrasCluster

# Ejemplo de Uso
grafico_barras_cluster = GraficoDeBarrasCluster(datos)
grafico_barras_cluster.configurar_colores(['amarillo', 'verde'])
grafico_barras_cluster.mostrar('nombre_columna', order_df=None)

GraficoDispersion

La clase GraficoDispersion crea gráficos de dispersión, permitiendo la visualización de dos variables numéricas coloreadas por una variable categórica.

from plotterclassprogra.plotter import GraficoDispersion

# Ejemplo de Uso
grafico_dispersion = GraficoDispersion(datos)
grafico_dispersion.configurar_colores(['marrón', 'rosa'])
grafico_dispersion.mostrar('columna_x', 'columna_y', hue_col='columna_cluster')

Siéntase libre de personalizar y explorar diferentes configuraciones para cada clase de visualización. ¡Feliz visualización!