Graficación con palabras clave

Introducción

En este laboratorio, aprenderá a generar gráficos utilizando cadenas correspondientes a variables con el formato de datos numpy.recarray o pandas.DataFrame con el argumento de palabras clave data en Matplotlib.

Consejos sobre la VM

Una vez finalizada la inicialización de la VM, haga clic en la esquina superior izquierda para cambiar a la pestaña Cuaderno y acceder a Jupyter Notebook para practicar.

A veces, es posible que tenga que esperar unos segundos a que Jupyter Notebook termine de cargarse. La validación de operaciones no se puede automatizar debido a las limitaciones de Jupyter Notebook.

Si tiene problemas durante el aprendizaje, no dude en preguntar a Labby. Deje sus comentarios después de la sesión y lo resolveremos rápidamente para usted.

Importar las bibliotecas necesarias

En este paso, importaremos las bibliotecas necesarias para generar gráficos utilizando palabras clave.

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

Establecer el valor de la semilla

En este paso, estableceremos el valor de la semilla para el generador de números aleatorios para garantizar que los resultados sean reproducibles.

np.random.seed(19680801)

Crear datos

En este paso, crearemos un diccionario data que contiene valores para las variables a, b, c y d.

data = {'a': np.arange(50),
        'c': np.random.randint(0, 50, 50),
        'd': np.random.randn(50)}

data['b'] = data['a'] + 10 * np.random.randn(50)
data['d'] = np.abs(data['d']) * 100

Generar un gráfico

En este paso, generaremos un gráfico de dispersión utilizando el diccionario data como entrada a la función scatter(). Utilizaremos las cadenas correspondientes a las variables a, b, c y d para generar el gráfico.

fig, ax = plt.subplots()
ax.scatter('a', 'b', c='c', s='d', data=data)
ax.set(xlabel='entrada a', ylabel='entrada b')
plt.show()

Interpretar el gráfico

En este paso, interpretaremos el gráfico de dispersión generado en el Paso 4. El gráfico muestra la relación entre las variables a y b, con la variable c utilizada para determinar el color de cada punto y la variable d utilizada para determinar el tamaño de cada punto. El eje x representa entrada a y el eje y representa entrada b.

Resumen

En este laboratorio, aprendiste cómo generar gráficos utilizando cadenas correspondientes a variables con el formato de datos numpy.recarray o pandas.DataFrame con el argumento de palabras clave data en Matplotlib. También aprendiste cómo interpretar un gráfico de dispersión utilizando las variables a, b, c y d.