Curso Básico de
Visualizaciones de Datos
con Matplotlib y Seaborn
Carlos Alarcón
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Curso Básico de Visualización de Datos con Matplotlib y Seaborn por Carlos Alarcón, Apuntes de Programación Funcional
En este curso, Carlos Alarcón enseña a utilizar Matplotlib y Seaborn para crear visualizaciones de datos eficaces y personalizadas. La importancia de la visualización de datos radica en que puede brindarte respuestas a preguntas que no sabías formular. El curso aborda conceptos básicos como tipos de visualizaciones, Python, Pandas y Numpy, y presenta ejemplos prácticos de cómo usar Pyplot y Seaborn para crear gráficos simples y subplots, así como cómo personalizar etiquetas, títulos y colores. Se abordan tipos de gráficas como sets, distribuciones, relacionales y categorías, y se muestran ejemplos de jointplot / pairplot y heatmap. El curso también cubre posibilidades infinitas para crear visualizaciones con Matplotlib y Seaborn.
Tipo: Apuntes
2021/2022
1 / 44
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Curso Básico de
Visualizaciones de Datos
con Matplotlib y Seaborn
Carlos Alarcón
La importancia de la
visualización de datos
Mayor contexto
Hallazgos en nuestros datos
● Escrita por John D. Hunter.
● Creada en 2003.
Matplotlib
● Emula comandos de
MATLAB.
● Usa NumPy.
● Escrita en Python.
Matplotlib
Rápida
Personalizable
Conocimientos previos
● Tipos de visualizaciones de datos.
● Python.
● Pandas y Numpy.
Pyplot básico
Método orientado
a objetos
● Rápido
● Fácil
● Una sola figura
Pyplot Object Oriented
● Mayor personalización. ● Más amigable a múltiples diagramas. ● Más código.
¿Para qué sirven?
Object oriented
fig, ax1 = plt.subplots() ax1.set_ylabel("distance (m)") ax1.set_xlabel("time") ax1.plot(time, distance, "blue") ax2 = ax1.twinx() ax2.set_ylabel("velocity (m/s)") ax2.set_xlabel("time") ax2.plot(time, velocity, "green") fig.set_size_inches(7,5) fig.set_dpi(100)
Personalizable