Tamaños

Ahora mismo, el gráfico de dispersión solo es una nube de puntos azules que no se distinguen entre sí. Cambiémoslo. ¿No estaría bien que el tamaño de los puntos se correspondiera con la población?

Para conseguirlo, hay una lista, pop, que se ha cargado en el 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 indicar el tamaño.

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Python intermedio

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Instrucciones de ejercicio

Ejecuta el script para ver cómo cambia el gráfico.
Tiene buena pinta, pero si aumentas el tamaño de las burbujas se 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. Para ello, establece 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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