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Visualization in Python with matplotlib
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Contenido del Curso

Visualization in Python with matplotlib

Visualization in Python with matplotlib

1. Basics: Line Charts
Creating an Empty PlotSimple Line ChartCreate a Simple Line ChartAdding One More LineAdd Data to the PlotAdding Legend to a PlotAdd LegendPlot Labels and TitleAdd Lables and TitlesChanging Line StyleCustomize Your Line ChartCreate a Complete Line Chart
2. Bar Charts
Simple Bar ChartCreate a Simple Bar ChartStacked BarsCreate a Stacked Bar ChartGrouped BarsCreate a Grouped Bar ChartHorizontal Bar ChartCreate a Horizontal Bar ChartCustomizing Bar ChartsCreate a Complete Bar Chart
3. Scatter Plots
The Simplest Scatter PlotCreate a Simple Scatter PlotSetting Plot ParametersSet Ticks and LimitsCustomizationCustomize Your Scatter PlotGrouping ObservationsGroup by RegionFurther GroupingGroup by Continuous VariableMaking Chart InformativeAdd Information to the Plot

bookCreate a Simple Scatter Plot

Tarea

The 'gapminder' data is loaded in the dataframe data. Your tasks are:

  1. Initialize scatter plot with the 'gdp per capita' column values on the x-axis, and 'life exp' column values on the y-axis.
  2. Display the plot.

Switch to desktopCambia al escritorio para practicar en el mundo realContinúe desde donde se encuentra utilizando una de las siguientes opciones
¿Todo estuvo claro?

¿Cómo podemos mejorarlo?

¡Gracias por tus comentarios!

Sección 3. Capítulo 2
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The 'gapminder' data is loaded in the dataframe data. Your tasks are:

  1. Initialize scatter plot with the 'gdp per capita' column values on the x-axis, and 'life exp' column values on the y-axis.
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