Visualización de Datos Geofísicos con Matplotlib y Seaborn

 

Visualización de Datos Geofísicos con Matplotlib y Seaborn

Introducción:

En esta quinta entrada, nos sumergiremos en la visualización efectiva de datos geofísicos utilizando las bibliotecas de Python, Matplotlib y Seaborn. Exploraremos cómo estas herramientas pueden ser utilizadas para representar datos de manera clara y comprensible en el contexto de la Ingeniería de Hidrocarburos y Energías.

Visualización de Datos Geofísicos con Matplotlib y Seaborn:

1. Generación de Datos Ficticios:

• Comencemos generando un conjunto de datos ficticios que representen mediciones geofísicas. Utilizaremos NumPy para esto:

            import numpy as np             # Generar datos ficticios de mediciones geofísicas             profundidad = np.arange(0, 1000, 10)             resistividad = np.random.uniform(0.1, 100, size=(100,))

2. Creación de un DataFrame con Pandas:

• Ahora, crearemos un DataFrame de Pandas para organizar nuestros datos de manera estructurada:

           import pandas as pd

            # Crear un DataFrame de Pandas

            datos_geofisicos = pd.DataFrame({'Profundidad': profundidad, 'Resistividad': resistividad})

            # Mostrar los primeros registros

            print(datos_geofisicos.head())

3. Visualización con Matplotlib y Seaborn:

• Utilizaremos Matplotlib para crear un gráfico de dispersión y Seaborn para mejorar la estética del gráfico:

            import matplotlib.pyplot as plt

            import seaborn as sns

            # Configurar el estilo de Seaborn

            sns.set(style="whitegrid")

            # Crear un gráfico de dispersión

            plt.figure(figsize=(10, 6))

            sns.scatterplot(x='Profundidad', y='Resistividad', data=datos_geofisicos, color='blue')

            plt.title('Datos Geofísicos: Profundidad vs. Resistividad')

            plt.xlabel('Profundidad')

            plt.ylabel('Resistividad')

            plt.show()

• Conclusión:

Hemos explorado la generación de datos ficticios, la creación de un DataFrame con Pandas y la visualización de datos geofísicos utilizando Matplotlib y Seaborn. Estas herramientas proporcionan una forma efectiva y atractiva de representar datos en la Ingeniería de Hidrocarburos y Energías. En futuras entradas, profundizaremos en técnicas avanzadas de visualización específicas para este campo.

¡Sigue explorando las posibilidades que Python ofrece en la representación visual de datos geofísicos!