Descripción
Crea una cuadrícula de gráficos que analice múltiples variables con Seaborn, aplicando personalización básica y generando estadísticas descriptivas.
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()
.
Solución al ejercicio
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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
);
5
6
// Aplicar técnica de dos punteros
7
let
left
=
0
,
right
=
sorted
.
length
-
1
;
8
const
result
= [];
9
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
}
21
22
return
result
;
23
}
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