Colores

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

El siguiente paso es dar color al gráfico. Para ello, se ha creado una lista col. Es una lista con un color para cada país correspondiente, según el continente al que pertenezca.

¿Te preguntas cómo hemos llegado a la lista col? 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 los diccionarios en el próximo capítulo.

Este ejercicio forma parte del curso

Python intermedio

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Instrucciones del ejercicio

Añade c = col a los argumentos de la función plt.scatter().
Cambia la opacidad de las burbujas: ajusta 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.

Ejercicio interactivo práctico

Prueba este ejercicio completando el código de muestra.

# Specify c and alpha inside plt.scatter()
plt.scatter(x = gdp_cap, y = life_exp, s = np.array(pop) * 2)

# 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'])

# Show the plot
plt.show()

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