Crear un gráfico de dispersión multivariante en Matplotlib

Descripción

En este reto, se desarrollan gráficos de dispersión multivariantes utilizando Matplotlib para visualizar la relación entre cuatro variables. El objetivo es crear gráficos que incorporen colores y tamaños para representar información adicional, lo que resulta fundamental en el análisis de datos complejos, donde identificar patrones y correlaciones es clave.

Crea un gráfico de dispersión multivariante utilizando Matplotlib para visualizar la relación entre cuatro variables. Genera un conjunto de datos aleatorios para las variables X, Y, color y tamaño. El gráfico debe seguir las siguientes especificaciones:

1.- Generación de datos:

Usa numpy para generar 200 puntos de datos para las variables X e Y con valores aleatorios entre 0 y 10.
La tercera variable debe mapearse a colores utilizando valores aleatorios entre 0 y 100.
La cuarta variable debe ser utilizada para el tamaño de los puntos, con valores aleatorios multiplicados por 200 para que los tamaños sean visibles.

2.- Configuración del gráfico de dispersión:

Usa plt.scatter() para crear el gráfico de dispersión.
Configura el color de los puntos mapeado a la tercera variable utilizando la paleta de colores plasma.
Ajusta el tamaño de los puntos mapeado a la cuarta variable y establece una transparencia (alpha) de 0.6 para mejorar la visibilidad.

3.- Etiquetas y título:

Guarda tu progreso

Inicia sesión para no perder tu progreso y accede a miles de tutoriales, ejercicios prácticos y nuestro asistente de IA.

Progreso guardado

Asistente IA

Ejercicios

Iniciar sesión gratis

Más de 25.000 desarrolladores ya confían en CertiDevs

Añade un título descriptivo al gráfico, y etiquetas para los ejes X e Y.

4.- Barra de colores:

Añade una barra de colores que represente la escala de la tercera variable.

5.- Visualización:

Muestra el gráfico.

Solución al ejercicio

Contenido bloqueado

¡Desbloquea la solución completa!

Completa el examen para acceder a la solución paso a paso, explicaciones detalladas y mejores prácticas.

solution.js

JavaScript

1 function solveChallenge ( input ) {

2 // Algoritmo optimizado O(n log n)

3 const data = parseInput ( input );

4 const sorted = data . sort (( a , b ) => a - b );

6 // Aplicar técnica de dos punteros

7 let left = 0 , right = sorted . length - 1 ;

8 const result = [];

10 while ( left < right ) {

11 const sum = sorted [ left ] + sorted [ right ];

12 if ( sum === target ) {

13 result . push ([ sorted [ left ], sorted [ right ]]);

14 left ++; right --;

15 } else if ( sum < target ) {

16 left ++;

17 } else {

18 right --;

19 }

20 }

22 return result ;

23 }

Código completo

Explicaciones

Mejores prácticas

+1.200 developers han resuelto este ejercicio de programación

Practica con exámenes de Matplotlib

Mejora tus habilidades con cientos de exámenes de práctica, recibe retroalimentación instantánea y obtén tu certificación cuando estés listo.

Retroalimentación

Aprende de tus errores

Progreso

Mide tu avance

Certificación

Valida tus habilidades

Comenzar a practicar

Únete a miles de desarrolladores mejorando sus habilidades

⭐⭐⭐⭐⭐

4.9/5 valoración