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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

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Tarea
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Build a line chart representing the level of CO2 emissions (metric tonnes of CO2 per person) for the US. Follow the next steps:

  1. Import the matplotlib.pyplot under the plt alias.
  2. Save the United States data in the usa variable.
  3. Create Figure and Axes objects using the .subplots() method of plt and assign them to variables fig, and ax, respectively.
  4. Initialize a line chart:
    • display years on the x-axis (use the .index attribute), convert them to integers (int);
    • display level of emissions on the y-axis (use the .values attribute).
  5. Display the plot.

Once you've completed this task, click the button below the code to check your solution.

Disclaimer: FREE DATA FROM WORLD BANK VIA GAPMINDER.ORG, CC-BY LICENSE.

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¡Gracias por tus comentarios!

Sección 1. Capítulo 3
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