Comparaciones cuantitativas: gráficos de dispersión

Introducción a la visualización de datos con Matplotlib

Ariel Rokem

Data Scientist

Introducción a los gráficos de dispersión

fig, ax = plt.subplots()

ax.scatter(climate_change["co2"], climate_change["relative_temp"])
ax.set_xlabel("CO2 (ppm)") ax.set_ylabel("Relative temperature (Celsius)") plt.show()

Introducción a la visualización de datos con Matplotlib

Personalizar gráficos de dispersión

eighties = climate_change["1980-01-01":"1989-12-31"]
nineties = climate_change["1990-01-01":"1999-12-31"]

fig, ax = plt.subplots()
ax.scatter(eighties["co2"], eighties["relative_temp"], color="red", label="eighties")
ax.scatter(nineties["co2"], nineties["relative_temp"], color="blue", label="nineties")
ax.legend() ax.set_xlabel("CO2 (ppm)") ax.set_ylabel("Relative temperature (Celsius)") plt.show()
Introducción a la visualización de datos con Matplotlib

Codificación de una comparación por colores

Introducción a la visualización de datos con Matplotlib

Codificación de una tercera variable por color

fig, ax = plt.subplots()

ax.scatter(climate_change["co2"], climate_change["relative_temp"], c=climate_change.index)
ax.set_xlabel("CO2 (ppm)") ax.set_ylabel("Relative temperature (Celsius)") plt.show()
Introducción a la visualización de datos con Matplotlib

Codificación del tiempo en color

Introducción a la visualización de datos con Matplotlib

¡Practica creando tus propios gráficos de dispersión!

Introducción a la visualización de datos con Matplotlib

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