📊 6 Ejemplos comunes para usar plt.vlines() en Visualización de Datos
Cuando trabajas con series temporales, histogramas o gráficos personalizados en Python, matplotlib.pyplot.vlines() puede ser sorprendentemente útil. Esta simple función dibuja líneas verticales, y cuando se usa de manera creativa, puede hacer que tus gráficos sean más expresivos, legibles e informativos.
En esta publicación, recorreremos seis casos prácticos de uso de plt.vlines() que van más allá de simplemente “dibujar una línea”. Cada uno incluye un ejemplo para ayudarte a aplicarlo en tus propios proyectos de ciencia de datos.
1. 🔴 Resaltar valores específicos en X
Es posible que quieras enfatizar un valor particular en el eje x — como un umbral, punto de decisión o un hito.
plt.vlines(x=5, ymin=-1, ymax=1, color='red', linestyle='--')
Esto es perfecto para marcar cosas como un puntaje de corte de un modelo o el momento en un evento.
2. 🟠 Anotar eventos en una serie temporal
Los datos de serie temporal a menudo tienen eventos importantes (p.ej., picos, fallos o cambios) que merecen atención especial.
event_times = [10, 20, 35]
plt.vlines(event_times, ymin=min(data), ymax=max(data), color='orange', linestyle='--')
Esto ayuda a que los espectadores reconozcan inmediatamente cuándo ocurrieron los momentos clave.
3. 🔵 Dibujar gráficos de tallo manualmente
Los gráficos de tallo visualizan valores individuales con líneas verticales desde una base. Puedes recrear este aspecto usando vlines.
plt.vlines(x, 0, y, colors='blue')
plt.plot(x, y, 'o')
Útil para visualizar señales discretas o datos numéricos en bruto.
4. ⚪ Líneas de cuadrícula vertical personalizadas
¿Necesitas líneas de cuadrícula solo en valores específicos de x? vlines te da esa precisión.
grid_positions = [2, 4, 6, 8]
plt.vlines(grid_positions, ymin=-1.2, ymax=1.2, linestyle='dotted')
Ideal cuando tu eje x no está espaciado uniformemente o los ticks automáticos no son adecuados.
5. 🟣 Sombrerar regiones con líneas repetidas
Divide tu gráfico en regiones visuales para representar diferentes ventanas de tiempo o segmentos.
for x in range(0, 100, 10):
plt.vlines(x, ymin=-1, ymax=1, color='lightgray')
Perfecto para resaltar ciclos económicos, fases experimentales, etc.
6. 🟢 Visualizar marcadores estadísticos en un histograma
Puedes agregar líneas para la mediana, cuartiles u otros puntos de referencia estadísticos.
plt.vlines([q1, mediana, q3], ymin=0, ymax=30, linestyles='dashed')
Esto hace que los histogramas sean mucho más informativos, especialmente en informes o paneles de control.
🔚 Conclusión
plt.vlines() es más que solo una forma de dibujar una línea — es una herramienta versátil que puede mejorar la claridad y la narrativa en tus gráficos. Ya sea analizando series temporales, resaltando umbrales o visualizando distribuciones, las líneas verticales te brindan control y flexibilidad.
Prueba agregar vlines a tu próximo gráfico y observa cuánto más legibles se vuelven tus plots.