Grids y análisis multivariado

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Seaborn
Seaborn
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600 XP
Actualizado: 23/11/2024

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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) y cut (corte) para construir los gráficos.

Paso 2: Construcción de la cuadrícula de gráficos

  • Usa FacetGrid de Seaborn para segmentar los gráficos por la columna categórica cut.
  • Configura los gráficos en la cuadrícula:
    • Usa sns.scatterplot para visualizar la relación entre las variables price (eje Y) y carat (eje X).
    • Aplica la paleta de colores “muted”.
  • Personaliza el diseño:
    • Configura etiquetas descriptivas en los ejes con set_axis_labels("Carat", "Price").
    • Añade una leyenda con add_legend().

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 y carat 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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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 );
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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