Introducción a la visualización de datos con Matplotlib
Aprende a crear, personalizar y compartir visualizaciones de datos con Matplotlib.
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Descripción del curso
La visualización de datos en gráficos y figuras expone los patrones subyacentes en los datos y proporciona información. Las buenas visualizaciones también te ayudan a comunicar tus datos a los demás y son útiles para los analistas de datos y otros consumidores de los mismos. En este curso aprenderás a utilizar Matplotlib, una potente biblioteca de visualización de datos de Python. Matplotlib proporciona los elementos básicos para crear ricas visualizaciones de muchos tipos diferentes de conjuntos de datos. Aprenderás a crear visualizaciones para distintos tipos de datos y a personalizarlas, automatizarlas y compartirlas.
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Visualización de datos en Python
Ir a la pista- 1
Introducción a Matplotlib
GratuitoEste capítulo presenta la biblioteca de visualización Matplotlib y demuestra cómo utilizarla con datos.
Introducción a la visualización de datos con Matplotlib50 xpUso de la interfaz matplotlib.pyplot100 xpAdición de datos a un objeto Ejes100 xpPersonalización de gráficos50 xpPersonalización de la apariencia de los datos100 xpPersonalización de las etiquetas de los ejes y adición de títulos100 xpMúltiplos pequeños50 xpCreación de una cuadrícula de subgráficos50 xpCreación de pequeños múltiplos con plt.subplots100 xpMúltiplos pequeños con eje y compartido100 xp - 2
Crear gráficos de series temporales
Los datos de series temporales son datos que se registran. Visualizar este tipo de datos ayuda a clarificar las tendencias e ilumina las relaciones entre los datos.
Creación de gráficos de datos de series temporales50 xpLectura de datos con un índice de tiempo100 xpCreación de gráficos de datos de series temporales100 xpUso de un índice de tiempo para ampliar100 xpCreación de gráficos de series temporales con distintas variables50 xpCreación de gráficos de dos variables100 xpDefinición de una función que represente datos de series temporales100 xpUso de una función de creación de gráficos100 xpAnotación de datos de series temporales50 xpAnotación de un gráfico de datos de series temporales100 xpCreación de gráficos de series temporales: resumen100 xp - 3
Comparaciones cuantitativas y visualizaciones estadísticas
Las visualizaciones pueden utilizarse para comparar datos de forma cuantitativa. En este capítulo se explican varios métodos de visualización cuantitativa.
Comparaciones cuantitativas: gráficos de barras50 xpGráfico de barras100 xpGráfico de barras apiladas100 xpComparaciones cuantitativas: histogramas50 xpCreación de histogramas100 xpHistograma de pasos100 xpGráficos estadísticos50 xpAdición de barras de error a un gráfico de barras100 xpAdición de barras de error a un gráfico100 xpCreación de gráficos de caja100 xpComparaciones cuantitativas: gráficos de dispersión50 xpGráfico de dispersión simple100 xpCodificación del tiempo por colores100 xp - 4
Compartir visualizaciones con otros
Este capítulo te muestra cómo compartir tus visualizaciones con otros: cómo guardar tus figuras como archivos, cómo ajustar su aspecto y cómo automatizar su creación a partir de los datos introducidos.
Preparación de figuras para compartirlas con los demás50 xpSelección de un estilo para imprimir50 xpCambio de estilo100 xpGuardar visualizaciones50 xpGuardar un archivo varias veces100 xpGuardar una figura con diferentes tamaños100 xpAutomatizar cifras a partir de datos50 xpValores únicos de una columna100 xpAutomatizar visualización100 xpDónde ir ahora50 xp
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requisitos previos
Introduction to Python
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