Ejercicio de programación: Grids y análisis multivariado
Este ejercicio de programación está diseñado para poner a prueba tus conocimientos en Seaborn. Es un ejercicio para expertos que requiere un dominio completo de la tecnología.
Información adicional del ejercicio
Crea una cuadrícula de gráficos que analice múltiples variables con Seaborn, aplicando personalización básica y generando estadísticas descriptivas.
Contenido del ejercicio
Paso 1: Elegir un dataset integrado
- Selecciona el dataset
diamonds
integrado de Seaborn. - Analiza las columnas
price
(precio),carat
(quilates) ycut
(corte) para construir los gráficos.
Paso 2: Construcción de la cuadrícula de gráficos
- Usa
FacetGrid
de Seaborn para segmentar los gráficos por la columna categóricacut
. - Configura los gráficos en la cuadrícula:
- Usa
sns.scatterplot
para visualizar la relación entre las variablesprice
(eje Y) ycarat
(eje X). - Aplica la paleta de colores
“muted”
.
- Usa
- Personaliza el diseño:
- Configura etiquetas descriptivas en los ejes con
set_axis_labels("Carat", "Price")
. - Añade una leyenda con
add_legend()
.
- Configura etiquetas descriptivas en los ejes con
Paso 3: Personalización del gráfico
- Añade un título general a toda la figura.
- Ajusta los márgenes y el diseño para evitar superposiciones.
- Usa
plt.show()
al final para mostrar el gráfico generado.
Paso 4: Estadísticas descriptivas
- Calcula estadísticas descriptivas básicas para las columnas
price
ycarat
del dataset. - Usa el método
describe()
para obtener la media, mediana y desviación estándar de las columnas numéricas. - Muestra los resultados en consola con
print()
.
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