Tallas

Ahora mismo, el gráfico de dispersión es sólo una nube de puntos azules, indistinguibles entre sí. Cambiemos esto. ¿No estaría bien que el tamaño de los puntos se correspondiera con la población?

Para conseguirlo, hay una lista pop cargada en tu espacio de trabajo. Contiene las cifras de población de cada país expresadas en millones. Puedes ver que esta lista se añade al método de dispersión, como argumento s, para el tamaño.

Este ejercicio forma parte del curso

Python intermedio

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Instrucciones de ejercicio

Ejecuta el script para ver cómo cambia la trama.
Tiene buena pinta, pero aumentando el tamaño de las burbujas resaltarán más las cosas.
- Importa el paquete numpy como np.
- Utiliza np.array() para crear una matriz numpy a partir de la lista pop. Llama a esta matriz NumPy np_pop.
- Duplica los valores de np_pop estableciendo el valor de np_pop igual a np_pop * 2. Como np_pop es una matriz NumPy, cada elemento de la matriz se duplicará.
- Cambia el argumento s dentro de plt.scatter() para que sea np_pop en lugar de pop.

Ejercicio interactivo práctico

Pruebe este ejercicio completando este código de muestra.

# Import numpy as np


# Store pop as a numpy array: np_pop


# Double np_pop


# Update: set s argument to np_pop
plt.scatter(gdp_cap, life_exp, s = pop)

# Previous customizations
plt.xscale('log') 
plt.xlabel('GDP per Capita [in USD]')
plt.ylabel('Life Expectancy [in years]')
plt.title('World Development in 2007')
plt.xticks([1000, 10000, 100000],['1k', '10k', '100k'])

# Display the plot
plt.show()

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