Cuántas barras

Los números están buenos, pero un gráfico convence. matplotlib es la librería clásica para dibujar: barras, líneas, dispersión, histogramas.

📊 Gráfico de barras

Lo más común: comparar valores entre categorías (ej: nivel de cada Pokémon).

import matplotlib.pyplot as plt

nombres = ["Pikachu", "Charizard", "Bulbasaur", "Snorlax"]
niveles = [25, 90, 12, 70]

fig, ax = plt.subplots()
ax.bar(nombres, niveles)
ax.set_title("Nivel de mi equipo")
ax.set_ylabel("Nivel")
plt.show()

P: En matplotlib, ¿cuál es el rol de `fig, ax = plt.subplots()`?
- Muestra el gráfico en pantalla.
- Guarda el gráfico en un archivo.
+ Crea el lienzo (`fig`) y los ejes (`ax`) sobre los que vas a dibujar.
> `plt.subplots()` es el primer paso: prepara el espacio. Después usás `ax.bar(...)`, `ax.plot(...)`, etc. para dibujar sobre ese lienzo.

📈 Gráfico de línea

Ideal para ver una evolución (ej: cómo sube el nivel con la experiencia).

import matplotlib.pyplot as plt

exp = [0, 100, 250, 500, 800]
nivel = [1, 5, 12, 22, 35]

fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(exp, nivel, marker="o")
ax.set_title("Nivel según experiencia")
ax.set_xlabel("EXP")
ax.set_ylabel("Nivel")
plt.show()

P: ¿Qué tipo de gráfico usarías para ver cómo evoluciona el nivel de un Pokémon a lo largo de sus batallas?
- `ax.bar(...)` — barras
+ `ax.plot(...)` — línea
- `ax.scatter(...)` — dispersión
> El gráfico de línea (`plot`) es ideal para mostrar una **evolución en el tiempo** o una secuencia. Las barras comparan categorías; la dispersión muestra relación entre dos variables.

⚬ Dispersión (scatter)

Para ver la relación entre dos variables (ej: ataque vs defensa).

import matplotlib.pyplot as plt

ataque  = [55, 84, 49, 110]
defensa = [40, 78, 49, 65]

fig, ax = plt.subplots()
ax.scatter(ataque, defensa)
ax.set_xlabel("Ataque")
ax.set_ylabel("Defensa")
plt.show()

📊 Histograma

Muestra cómo se reparten los valores (ej: ¿hay muchos Pokémon de nivel bajo?).

import matplotlib.pyplot as plt

niveles = [5, 12, 15, 18, 22, 25, 28, 30, 70, 90]

fig, ax = plt.subplots()
ax.hist(niveles, bins=5)
ax.set_title("Distribución de niveles")
plt.show()

🤝 pandas + matplotlib

Lo mejor: pandas grafica directo. df.plot(...) usa matplotlib por dentro.

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

pokedex = pd.DataFrame({"nombre": ["Pikachu", "Charizard", "Snorlax"], "nivel": [25, 90, 70]})
pokedex.plot(x="nombre", y="nivel", kind="bar", legend=False)
plt.title("Niveles")
plt.show()

📝 Resumen

Cosa	Para qué
fig, ax = plt.subplots()	crear el lienzo
ax.bar(x, y)	gráfico de barras
ax.plot(x, y)	línea
ax.scatter(x, y)	dispersión
ax.hist(datos)	histograma
ax.set_title/xlabel/ylabel(...)	títulos y etiquetas
plt.show()	mostrar el gráfico

➡️ ¿Y ahora qué?

Practicá con los ejercicios de este tema. 💪