Crear un gráfico de dispersión multivariante en Matplotlib

Ejercicio de programación: Gráficos multivariantes

Este ejercicio de programación está diseñado para poner a prueba tus conocimientos en Matplotlib. Es un ejercicio avanzado que pondrá a prueba tus conocimientos expertos.

Tipo: Ejercicio de código 15 minutos estimados 200 puntos de experiencia

Información adicional del ejercicio

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.

Contenido del ejercicio

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:

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.

Lección relacionada

Este ejercicio está relacionado con la lección "Gráficos multivariantes" de Matplotlib. Te recomendamos revisar la lección antes de comenzar.

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Alan Sastre

Ingeniero de Software y formador, CEO en CertiDevs

Ingeniero de software especializado en Full Stack y en Inteligencia Artificial. Como CEO de CertiDevs, Matplotlib es una de sus áreas de expertise. Con más de 15 años programando, 6K seguidores en LinkedIn y experiencia como formador, Alan se dedica a crear ejercicios prácticos y contenido educativo de calidad para desarrolladores de todos los niveles.

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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 }

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Ejercicios de programación en Matplotlib: Práctica y Certificación

Los ejercicios de programación son fundamentales para dominar Matplotlib. Este ejercicio está diseñado para poner a prueba tus conocimientos prácticos y ayudarte a consolidar lo aprendido en las lecciones teóricas. La práctica constante con ejercicios de programación es la clave para convertirte en un desarrollador experto.

¿Por qué resolver ejercicios de programación?

Resolver ejercicios de programación en Matplotlib te permite:

Aplicar conocimientos teóricos: Poner en práctica los conceptos aprendidos en las lecciones de Matplotlib.
Identificar áreas de mejora: Descubrir qué conceptos necesitas reforzar en tu aprendizaje de Matplotlib.
Prepararte para certificaciones: Los ejercicios te preparan para obtener certificados profesionales en Matplotlib.
Mejorar tu perfil profesional: Demostrar tus habilidades prácticas en Matplotlib.

Metodología de aprendizaje

Nuestros ejercicios de programación están diseñados siguiendo una metodología probada de aprendizaje progresivo. Cada ejercicio en Matplotlib está cuidadosamente estructurado para llevar tus habilidades al siguiente nivel. Comenzamos con conceptos fundamentales y avanzamos gradualmente hacia desafíos más complejos que reflejan situaciones reales del desarrollo de software profesional.

Certificación y validación de conocimientos

Al completar ejercicios de programación, no solo mejoras tus habilidades técnicas, sino que también puedes obtener certificados que validan tu expertise en Matplotlib. Estos certificados son reconocidos por empresas y pueden ser una gran adición a tu perfil profesional de LinkedIn o tu CV como desarrollador.

Los ejercicios están alineados con los estándares de la industria y cubren desde conceptos básicos hasta técnicas avanzadas de programación en Matplotlib. Cada ejercicio incluye casos de prueba y ejemplos prácticos que te ayudarán a comprender mejor cómo aplicar lo aprendido en proyectos reales.