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Matplotlib
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La visualización de datos es una competencia en ciencia de datos. Matplotlib facilita la creación de gráficos significativos y reveladores. En este capítulo, aprenderás a crear diferentes tipos de gráficos y personalizarlos para que sean más atractivos visualmente e interpretables.
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Diccionarios y pandas
Conoce el diccionario, una alternativa a la lista de Python, y el DataFrame de pandas, el estándar de facto para trabajar con datos tabulares en Python. Practicarás la creación y la manipulación de conjuntos de datos y aprenderás a acceder a la información que necesitas de estas estructuras de datos.
3
Lógica, flujo de control y filtros
La lógica booleana es la base de la toma de decisiones en los programas Python. Conoce los distintos operadores de comparación, cómo combinarlos con operadores booleanos y cómo utilizar los resultados booleanos en estructuras de control. También aprenderás a filtrar datos en DataFrames de pandas utilizando la lógica.
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Bucles
Hay varias técnicas que puedes utilizar para ejecutar repetidamente código Python. Mientras que los bucles son como declaraciones if repetidas, el bucle for itera sobre todo tipo de estructuras de datos. Aprende todo sobre ellos en este capítulo.
5
Caso práctico: estadísticas de hacker
Este capítulo te permitirá aplicar todos los conceptos que has aprendido en este curso. Utilizarás estadísticas de hacker para calcular tus posibilidades de ganar una apuesta. Utiliza generadores de números aleatorios, bucles y Matplotlib para obtener una ventaja competitiva.

Initializing

Etiquetas

Es hora de personalizar tu propio gráfico. Esta es la parte divertida, ¡verás cómo cobra vida tu gráfico!

Vas a trabajar en el diagrama de dispersión con los datos del desarrollo mundial: GDP per cápita en el eje X (escala logarítmica), esperanza de vida en el eje Y. El código de este gráfico está disponible en el script.

Como primer paso, añadamos etiquetas de eje y un título al gráfico. Puedes hacerlo con las funciones xlabel(), ylabel() y title(), disponibles en matplotlib.pyplot. Este subpaquete ya está importado como plt.

Las cadenas xlab y ylab ya están establecidas para ti. Utiliza estas variables para establecer la etiqueta de los ejes X e Y.
La cadena title también está programada para ti. Utilízala para añadir un título al gráfico.
Después de estas personalizaciones, termina el script con plt.show() para visualizar realmente el gráfico.