Bienvenid@ a este tutorial de matplotlib. En la era de los datos en la que nos encontramos, tan importante es realizar correctamente un análisis como ser capaces de transmitir de forma correcta y atractiva los resultados obtenidos.
matplotlib es la librería de visualización más clásica de Python y aunque con el tiempo haya sido superada gráficamente por otras librerías que ofrecen visualizaciones más atractivas e interactivas, el conocimiento de esta librería sigue siendo fundamental en cualquier proyecto de Data Science.
Para el seguimiento del tutorial deberás tener instalado Python 3.7 y la librería matplotlib. Mi recomendación es que simplemente instales Anaconda pues incluye Python, el entorno Jupyter e instala automáticamente decenas de librerías usadas en Data Science -incluyendo, por supuesto, matplotlib-. Jupyter es una aplicación web que permite crear documentos divididos en celdas en las que poder ejecutar Python, aplicación en la que están hechos todos los ejemplos mostrados en este tutorial.
Doy por sentado que tienes conocimientos de programación en Python -aunque sean limitados-. En los ejemplos que veremos a lo largo de este tutorial utilizaremos sencillas listas de números y arrays NumPy, así como alguna estructura de pandas, por lo que también deberás tener instalada estas librerías (incluidas por defecto también en Anaconda).
