1
Matplotlib
Gratuito
La visualización de datos es una habilidad clave para los aspirantes a científicos de datos. Matplotlib facilita la creación de diagramas esclarecedores y con sentido. En este capítulo, aprenderás a construir varios tipos de diagramas y personalizarlos para que sean más atractivos e interpretables visualmente.
2
Diccionarios y pandas
Conoce el diccionario, una alternativa a la lista de Python, y el DataFrame pandas, el estándar de facto para trabajar con datos tabulares en Python. Practicarás de forma práctica la creación y manipulación de conjuntos de datos y aprenderás a acceder a la información que necesitas desde estas estructuras de datos.
3
Lógica, flujo de control y filtrado
La lógica booleana es la base de la toma de decisiones en los programas de Python. Conoce los diferentes operadores de comparación, cómo combinarlos con los operadores booleanos y cómo utilizar los resultados booleanos en las estructuras de control. También aprenderás a filtrar datos en pandas DataFrames usando la lógica.
4
Bucles (loops)
Hay varias técnicas que puedes utilizar para ejecutar repetidamente código Python. Mientras que los bucles son como sentencias repetidas de «if», el bucle «for» itera sobre todo tipo de estructuras de datos. Aprende todo sobre ellos en este capítulo.
5
Caso práctico: Estadísticas de hackers
Este capítulo te permitirá aplicar todos los conceptos que has aprendido en este curso. Usarás estadísticas de hackers para calcular tus posibilidades de ganar una apuesta. Utiliza generadores de números aleatorios, bucles y Matplotlib para obtener una ventaja competitiva!

Initializing

Etiquetas (Labels)

Es hora de personalizar tu propia gráfica. ¡Esta es la parte divertida, verás tu gráfica cobrar vida!

Vas a trabajar en el diagrama de dispersión con los datos de desarrollo mundial PIB per cápita en el eje x (escala logarítmica), esperanza de vida en el eje y. El código de esta gráfica está disponible en el script.

Como primer paso, vamos a añadir etiquetas de eje y un título a la gráfica. Puedes hacerlo con las funciones xlabel(), ylabel() y title(), disponibles en matplotlib.pyplot. Este sub-paquete ya está importado como plt.

Las cadenas xlab e ylab ya están configuradas para ti. Utiliza estas variables para establecer la etiqueta de los ejes x e y.

El título de la cadena también está codificado para ti. Úsalo para añadir un título a la gráfica.
Después de estas personalizaciones, termina el script con plt.show() para mostrar la gráfica.