🐍 Python & Ingeniería
Gráfico de Barras Básico en Python con Matplotlib: Comparación Visual de Categorías
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Aprende a crear un gráfico de barras básico en Python utilizando Matplotlib para comparar visualmente distintas categorías. Ejercicio práctico ideal para estudiantes, analistas de datos y desarrolladores que desean dominar la visualización de información.
*📌 Enunciado: Comparar visualmente las ventas obtenidas por tres categorías distintas (A, B, C).
💡 Explicación: plt.bar(categorias, valores) genera barras verticales cuya altura representa la magnitud de cada grupo discreto.
💻 Guía de Ejecución en Visual Studio Code (Local en PC)
Dependencias & Entorno
Pasos para crear y ejecutar este proyecto en tu computadora:
• Paso 3 (Crear el Archivo): En el panel lateral izquierdo (Explorador de Archivos de VS Code), haz clic en el botón de Nuevo archivo 📄 y nómbralo: app.py.
• Paso 4 (Pegar y Guardar el Código): Copia el código de este ejercicio con el botón Copiar, pégalo en el editor con Ctrl + V y guarda el archivo con Ctrl + S.
• Paso 5 (Instalar Librerías en la Terminal Integrada): Abre la terminal integrada en VS Code con el atajo Ctrl + ñ (o menú Terminal > Nueva Terminal) y ejecuta el siguiente comando:
pip install matplotlib
📦 Instala estas dependencias en el entorno virtual o terminal antes de ejecutar el script.
Paso 6 (Ejecutar el Script):
Ejecutar el script en VS Code:
Opción A (Botón Play Gráfico): Haz clic en el icono triangular (▶ Ejecutar archivo de Python) situado arriba a la derecha de la ventana.
Opción B (Terminal Integrada): Abre la terminal (Ctrl + ñ), escribe el comando: python app.py y presiona Enter.*
💡 Explicación: plt.bar(categorias, valores) genera barras verticales cuya altura representa la magnitud de cada grupo discreto.
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Dependencias & Entorno
Pasos para crear y ejecutar este proyecto en tu computadora:
• Paso 1 (Crear Carpeta en Escritorio): Ve a tu Escritorio de Windows, haz clic derecho en un área libre, selecciona Nuevo > Carpeta y nómbrala: Curso Avanzado Python (Ruta: C:\Users\User\Desktop\Curso Avanzado Python).
• Paso 2 (Abrir la Carpeta en VS Code): Abre Visual Studio Code, ve al menú superior: Archivo > Abrir carpeta... (o File > Open Folder...) y selecciona tu carpeta Curso Avanzado Python.• Paso 3 (Crear el Archivo): En el panel lateral izquierdo (Explorador de Archivos de VS Code), haz clic en el botón de Nuevo archivo 📄 y nómbralo: app.py.
• Paso 4 (Pegar y Guardar el Código): Copia el código de este ejercicio con el botón Copiar, pégalo en el editor con Ctrl + V y guarda el archivo con Ctrl + S.
• Paso 5 (Instalar Librerías en la Terminal Integrada): Abre la terminal integrada en VS Code con el atajo Ctrl + ñ (o menú Terminal > Nueva Terminal) y ejecuta el siguiente comando:
pip install matplotlib
📦 Instala estas dependencias en el entorno virtual o terminal antes de ejecutar el script.
Paso 6 (Ejecutar el Script):
Ejecutar el script en VS Code:
Opción A (Botón Play Gráfico): Haz clic en el icono triangular (▶ Ejecutar archivo de Python) situado arriba a la derecha de la ventana.
Opción B (Terminal Integrada): Abre la terminal (Ctrl + ñ), escribe el comando: python app.py y presiona Enter.*
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script_produccion.py
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400 font-bold">import pandas 400 font-bold">as 400 font-bold">pd
400 font-bold">import matplotlib.pyplot 400 font-bold">as 400 font-bold">plt
df = 400 font-bold">pd.DataFrame({
"Producto": ["Software ERP", "Servidores Cloud", "Consultoría IA", "Soporte Anual", "Hardware", "Licencias Office"],
"Facturacion": [120000, 85000, 62000, 24000, 11000, 4500]
}).sort_values(by="Facturacion", ascending=400 font-bold">False)
# Cálculo de porcentaje acumulado
df["Porc_Acumulado"] = (df["Facturacion"].cumsum() / df["Facturacion"].400 font-medium">sum()) * 100
fig, ax1 = 400 font-bold">plt.subplots(figsize=(7, 3.8))
ax1.bar(df["Producto"], df["Facturacion"], color="#2F6D9C")
ax1.set_ylabel("Facturación (USD)", color="#2F6D9C")
ax1.tick_params(axis='x', rotation=25)
# Eje secundario para la línea de Pareto
ax2 = ax1.twinx()
ax2.plot(df["Producto"], df["Porc_Acumulado"], color="#F5C518", marker="o", linewidth=2)
ax2.axhline(80, color="crimson", linestyle="--", alpha=0.7) # Línea umbral 80%
ax2.set_ylabel("% Acumulado", color="#F5C518")
400 font-bold">plt.title("Curva de Pareto 80/20 de Facturación")
400 font-bold">plt.tight_layout()
400 font-bold">plt.savefig("pareto_facturacion.png", bbox_inches='tight')
400 font-bold">plt.show()
400 font-medium">print("✅ Diagrama de Pareto generado exitosamente.")
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Ing. Juancito Peña — Arquitecto de SoftwareDescripción técnica.
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Ing. Juancito Peña
Suscribirse a YouTubeArquitecto de Soluciones IA, Business Intelligence & Software Enterprise
Ingeniero de Software y Arquitecto de Datos enfocado en Inteligencia Artificial, Power BI de alta precisión y desarrollo de sistemas empresariales escalables. Director y Fundador de DataIADev.com.
Comentarios & Preguntas Técnicas (2)
Moderación activaCarlos Mendoza
Hace 2 díasExcelente explicación sobre la transición de contexto y el orden de evaluación en VertiPaq. Me resolvió una discrepancia de cálculo en un modelo financiero.
Ing. Juancito Peña Autor
Hace 1 día¡Un gusto Carlos! Recuerda siempre aplicar KEEPFILTERS en ese tipo de filtros cruzados para no sobreescribir el filtro externo del usuario.