Matplotlib ejercicio visualización dataset iris

Ejercicio de programación: Visualización de datos dataset iris

Este ejercicio de programación está diseñado para poner a prueba tus conocimientos en Matplotlib. Es un ejercicio de nivel intermedio que requiere conocimientos sólidos de la tecnología.

Tipo: Proyecto 30 minutos estimados 400 puntos de experiencia

Información adicional del ejercicio

En este ejercicio, deberás realizar un análisis exploratorio y visualización de datos utilizando el famoso conjunto de datos Iris. Usarás pandas para cargar los datos y matplotlib para generar gráficos que te permitan explorar patrones y relaciones entre las variables del conjunto de datos. Este proyecto te ayudará a desarrollar tus habilidades en análisis de datos y visualización en Python.

Contenido del ejercicio

1.- Configurar el entorno de trabajo:

Abre Visual Studio Code y crea un proyecto nuevo.
Importa las bibliotecas necesarias como: pandas, matplotlib, etc. Ya están instaladas por lo que no necesitas instalarlas.
Crea un nuevo archivo data_analysis.ipynb donde desarrollarás el proyecto.

2.- Carga y exploración inicial del conjunto de datos:

Importa el archivo dataset.csv utilizando pandas.
Dado que estás trabajando en Visual Studio Code en un entorno web, es necesario utilizar rutas absolutas para cargar los archivos. Asegúrate de que la ruta absoluta a tu archivo de datos sea correcta, tal como se muestra en el siguiente ejemplo: /workspace/dataset.csv
Realiza una vista rápida de los datos con métodos como .head(), .info(), y .describe() para familiarizarte con la estructura del dataset y su contenido.
Asegúrate de que el conjunto de datos no tiene valores nulos o inconsistencias.

3.- Análisis exploratorio de los datos:

Calcula las estadísticas descriptivas (media, mediana, desviación estándar, etc.) de cada variable presente en el conjunto de datos.
Divide el análisis por categorías, como las especies de flores (setosa, versicolor, virginica) y las características como el largo y ancho de sépalo y pétalo.

4.-Visualización de datos:

Utiliza matplotlib para crear gráficos que representen las relaciones entre las características del conjunto de datos. Los gráficos requeridos son:
- Histograma: Mostrar la distribución del largo del pétalo (petal_length).
- Diagrama de dispersión (scatter plot): Mostrar la relación entre largo del pétalo (petal_length) y ancho del pétalo (petal_width).
- Gráfico de líneas: Representar la tendencia del largo del sépalo (sepal_length) por cada clase de flor.
- Box plot: Visualizar la distribución del ancho del pétalo (petal_width) por clase de flor (Iris-setosa, Iris-versicolor, Iris-virginica).

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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.

Solución al ejercicio de programación en Matplotlib

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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.