Ejes en matplotlib: etiquetas, límites, ticks y escala

Los ejes de un gráfico de matplotlib están formados por una etiqueta, los límites, los ticks con sus etiquetas y las líneas que rodean el gráfico (spines). Esta guía explica cómo personalizar cada uno de estos elementos.

Etiquetas de los ejes

Agrega una etiqueta a los ejes X e Y con plt.xlabel y plt.ylabel o con los métodos set_xlabel y set_ylabel de los ejes.

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

rng = np.random.default_rng(3)
day = np.arange(1, 366)
temp = 15 + 10 * np.sin((day - 110) / 365 * 2 * np.pi) + rng.normal(0, 2, 365)

fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(day, temp)

ax.set_xlabel("Día del año")
ax.set_ylabel("Temperatura (ºC)")
# plt.show()

Agregar etiquetas a los ejes en matplotlib

Tamaño, color y distancia de las etiquetas

Los argumentos de texto fontsize, color o fontweight cambian el estilo de las etiquetas, labelpad la distancia al eje y loc su posición ("left", "center" o "right" para el eje X y "bottom", "center" o "top" para el eje Y).

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

rng = np.random.default_rng(3)
day = np.arange(1, 366)
temp = 15 + 10 * np.sin((day - 110) / 365 * 2 * np.pi) + rng.normal(0, 2, 365)

fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(day, temp)

ax.set_xlabel("Día del año", fontsize = 14, color = "tab:red", loc = "right")
ax.set_ylabel("Temperatura (ºC)", fontweight = "bold", labelpad = 15)
# plt.show()

Cambiar el tamaño de fuente y el color de las etiquetas de los ejes en matplotlib

Límites de los ejes

Matplotlib establece los límites automáticamente en función de los datos. Cámbialos con set_xlim y set_ylim (o con plt.xlim y plt.ylim). También puedes establecer solo uno de los límites, como ax.set_ylim(bottom = 0).

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

rng = np.random.default_rng(3)
day = np.arange(1, 366)
temp = 15 + 10 * np.sin((day - 110) / 365 * 2 * np.pi) + rng.normal(0, 2, 365)

fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(day, temp)

ax.set_xlim(1, 180)
ax.set_ylim(-5, 35)
# plt.show()

Establecer los límites de los ejes en matplotlib

Invertir un eje

Utiliza invert_xaxis o invert_yaxis para invertir la dirección de un eje, o establece los límites en orden descendente.

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

rng = np.random.default_rng(3)
day = np.arange(1, 366)
temp = 15 + 10 * np.sin((day - 110) / 365 * 2 * np.pi) + rng.normal(0, 2, 365)

fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(day, temp)

ax.invert_yaxis()
# plt.show()

Invertir el eje Y en matplotlib

Márgenes

Por defecto hay un pequeño margen entre los datos y los límites. Elimínalo o cámbialo con margins.

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

rng = np.random.default_rng(3)
day = np.arange(1, 366)
temp = 15 + 10 * np.sin((day - 110) / 365 * 2 * np.pi) + rng.normal(0, 2, 365)

fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(day, temp)

ax.margins(x = 0)
# plt.show()

Eliminar los márgenes de los ejes en matplotlib

Ticks y etiquetas de los ticks

Establece la posición de los ticks con set_xticks y set_yticks. El argumento labels reemplaza los números por textos personalizados.

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

rng = np.random.default_rng(3)
day = np.arange(1, 366)
temp = 15 + 10 * np.sin((day - 110) / 365 * 2 * np.pi) + rng.normal(0, 2, 365)

fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(day, temp)

ax.set_xticks([1, 91, 182, 274], labels = ["Ene", "Abr", "Jul", "Oct"])
ax.set_yticks([0, 15, 30])
# plt.show()

Ticks y etiquetas personalizadas en matplotlib

Rotar las etiquetas de los ticks

Cuando las etiquetas de los ticks son largas se solapan. Rótalas con el argumento rotation de tick_params o con plt.xticks(rotation = 45).

import matplotlib.pyplot as plt

names = ["Enero", "Febrero", "Marzo", "Abril", "Mayo", "Junio"]

fig, ax = plt.subplots()
ax.bar(names, [5, 7, 3, 8, 6, 9])

ax.tick_params(axis = "x", labelrotation = 45)
# plt.show()

Rotar las etiquetas de los ticks en matplotlib

Estilo de los ticks

El método tick_params personaliza los ticks y sus etiquetas: labelsize, labelcolor, length, width, color y direction ("in", "out" o "inout").

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

rng = np.random.default_rng(3)
day = np.arange(1, 366)
temp = 15 + 10 * np.sin((day - 110) / 365 * 2 * np.pi) + rng.normal(0, 2, 365)

fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(day, temp)

ax.tick_params(axis = "both", labelsize = 12, labelcolor = "tab:blue",
               length = 8, width = 2, direction = "in")
# plt.show()

Personalizar los ticks con tick_params en matplotlib

Eliminar los ticks

Pasa una lista vacía a set_xticks o set_yticks para eliminar los ticks y sus etiquetas.

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

rng = np.random.default_rng(3)
day = np.arange(1, 366)
temp = 15 + 10 * np.sin((day - 110) / 365 * 2 * np.pi) + rng.normal(0, 2, 365)

fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(day, temp)

ax.set_yticks([])
# plt.show()

Eliminar los ticks de un eje en matplotlib

Formato de las etiquetas de los ticks

El módulo matplotlib.ticker proporciona formateadores para mostrar los números de los ejes como porcentajes, como moneda o con separador de miles.

import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.ticker import PercentFormatter, StrMethodFormatter

fig, ax = plt.subplots()
ax.bar(["A", "B", "C"], [0.25, 0.45, 0.30])

ax.yaxis.set_major_formatter(PercentFormatter(xmax = 1))
# plt.show()

Formato de porcentaje en el eje de matplotlib

Separador de miles

import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.ticker import StrMethodFormatter

fig, ax = plt.subplots()
ax.bar(["2023", "2024", "2025"], [125000, 180000, 240000])

ax.yaxis.set_major_formatter(StrMethodFormatter("${x:,.0f}"))
# plt.show()

Separador de miles en el eje de un gráfico de matplotlib

Escala logarítmica

Utiliza set_xscale o set_yscale con "log" para transformar el eje a escala logarítmica. Otras opciones son "symlog" (que admite valores negativos) y "logit".

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

years = np.arange(2000, 2026)
devices = 1000 * 1.45 ** (years - 2000)

fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(years, devices)

ax.set_yscale("log")
# plt.show()

Escala logarítmica en matplotlib

Eliminar los ejes y los bordes

Las líneas que rodean el gráfico se llaman spines. Oculta cualquiera de ellas con set_visible(False) o elimina los ejes completos (bordes, ticks y etiquetas) con ax.axis("off").

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

rng = np.random.default_rng(3)
day = np.arange(1, 366)
temp = 15 + 10 * np.sin((day - 110) / 365 * 2 * np.pi) + rng.normal(0, 2, 365)

fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(day, temp)

ax.spines[["top", "right"]].set_visible(False)
# plt.show()

Eliminar los bordes superior y derecho en matplotlib

Eje secundario

Para representar dos variables con escalas diferentes en el mismo gráfico crea un segundo eje Y que comparta el eje X con twinx.

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

rng = np.random.default_rng(3)
day = np.arange(1, 366)
temp = 15 + 10 * np.sin((day - 110) / 365 * 2 * np.pi) + rng.normal(0, 2, 365)

pressure = 1013 + rng.normal(0, 1, 365).cumsum()

fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(day, temp, color = "tab:red")
ax.set_ylabel("Temperatura (ºC)", color = "tab:red")

ax2 = ax.twinx()
ax2.plot(day, pressure, color = "tab:blue")
ax2.set_ylabel("Presión (hPa)", color = "tab:blue")
# plt.show()

Eje Y secundario en matplotlib con twinx