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  • 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

Ejercicio

Gráfico lineal

Con matplotlib, puedes crear un montón de gráficos diferentes en Python. El gráfico más básico es el gráfico lineal. Aquí tienes una receta general.

import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot(x,y)
plt.show()

En el vídeo ya has visto cuánto ha crecido la población mundial en los últimos años. ¿Seguirá haciéndolo? El Banco Mundial tiene estimaciones de la población mundial para los años 1950 hasta 2100. Los años se cargan en tu espacio de trabajo como una lista llamada year, y las poblaciones correspondientes como una lista llamada pop.

Este curso toca muchos conceptos que puedes haber olvidado, así que si alguna vez necesitas un repaso rápido, ¡descarga la Hoja de trucos de Python y tenla a mano!

Instrucciones

100 XP
  • print() el último elemento tanto de la lista year como de la lista pop para ver cuál es la población prevista para el año 2100. Utiliza dos funciones de print().
  • Antes de empezar, debes importar matplotlib.pyplot como plt. pyplot es un subpaquete de matplotlib, de ahí el punto.
  • Utiliza plt.plot() para construir un trazado lineal. year debe trazarse en el eje horizontal, pop en el eje vertical. No olvides terminar con la función plt.show() para visualizar realmente el gráfico.