1
Matplotlib
Gratuito
La visualización de datos es una habilidad clave para los aspirantes a científicos de datos. Matplotlib facilita la creación de gráficos significativos y reveladores. En este capítulo, aprenderás a construir varios tipos de gráficos y a personalizarlos para que sean más atractivos visualmente e interpretables.
2
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 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 filtrado
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.
4
Bucles
Hay varias técnicas que puedes utilizar para ejecutar repetidamente código Python. Mientras que los bucles son como sentencias if repetidas, el bucle for itera sobre todo tipo de estructuras de datos. Aprende todo sobre ellos en este capítulo.
5
Caso práctico: Estadísticas 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

Colores

El código que has escrito hasta ahora está disponible en el script.

El siguiente paso es ¡hacer la trama más colorida! Para ello, se ha creado para ti una lista col. Es una lista con un color para cada país correspondiente, según el continente del que forme parte.

¿Cómo hemos llegado a la lista col te preguntarás? Los datos de Gapminder contienen una lista continent con el continente al que pertenece cada país. Se construye un diccionario que asigna los continentes a los colores:

dict = {

    'Asia':'red',

    'Europe':'green',

    'Africa':'blue',

    'Americas':'yellow',

    'Oceania':'black'

}

No hay de qué preocuparse ahora; aprenderás sobre diccionarios en el próximo capítulo.

Añade c = col a los argumentos de la función plt.scatter().
Cambia la opacidad de las burbujas ajustando el argumento alpha a 0.8 dentro de plt.scatter(). El alfa puede ajustarse de cero a uno, donde cero es totalmente transparente y uno es nada transparente.