Desafío 1: Fundamentos de Trazado
Matplotlib, una biblioteca de visualización fundamental en Python, proporciona una amplia gama de capacidades de trazado que son a la vez expresivas y eficientes. Algunas ventajas convincentes de usar Matplotlib para sus tareas de visualización de datos son:
- Versatilidad: Matplotlib admite una amplia gama de gráficos, desde gráficos lineales básicos hasta visualizaciones más complejas como gráficos de contorno.
- Personalización: Cada aspecto de un gráfico, desde sus colores hasta sus etiquetas, se puede personalizar, proporcionando un control total al usuario.
- Integración: Funciona a la perfección con otras librerías, especialmente Pandas y NumPy, convirtiéndola en una herramienta fundamental en el flujo de trabajo del análisis de datos.
Para los científicos de datos en ciernes, los analistas o cualquier persona interesada en la representación visual, las funciones de trazado de Matplotlib actúan como un puente entre los datos en bruto y los conocimientos.
Tarea
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Trace tres tipos de gráficos básicos con Matplotlib:
-
- Trazar un gráfico lineal simple.
-
- Crear un gráfico de dispersión.
-
- Crear un histograma.
Solución
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# Fix seed
np.random.seed(1)
# 1. Plot a simple line graph.
x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)
plt.plot(x, y)
plt.show()
# 2. Create a scatter plot.
x_scatter = np.random.rand(50)
y_scatter = np.random.rand(50)
plt.scatter(x_scatter, y_scatter)
plt.show()
# 3. Generate a histogram.
data = np.random.randn(1000)
plt.hist(data, bins=30)
plt.show()
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Sección 4. Capítulo 1
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# Fix seed
np.random.seed(1)
# 1. Plot a simple line graph.
x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)
plt.___(___, ___)
plt.show()
# 2. Create a scatter plot.
x_scatter = np.random.rand(50)
y_scatter = np.random.rand(50)
plt.___(___, ___)
plt.show()
# 3. Generate a histogram.
data = np.random.randn(1000)
plt.___(___, bins=30)
plt.show()
