Ejercicio programación: dominio de visualizaciones con Seaborn

Descripción

En este reto final de programación con Seaborn, demostrarás tus conocimientos creando una cuadrícula de gráficos que compare la distribución de precios de productos en diferentes categorías y regiones, utilizando un conjunto de datos ficticio. Configurarás límites coherentes en los ejes de las subgráficas, aplicarás personalización estética como títulos y paletas de colores, y añadirás una leyenda para interpretar los resultados. Este ejercicio evaluará tu dominio de las cuadrículas de gráficos, personalización de ejes y manejo de categorías, poniendo a prueba todo lo aprendido en el curso.

Crea un programa en Python que utilice la biblioteca Seaborn para analizar y visualizar datos del dataset tips.

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El programa debe realizar las siguientes tareas:

Carga y preparación de datos:
- Carga el dataset tips utilizando Seaborn.
- Calcula una nueva columna llamada tip_percentage que represente el porcentaje de propina (tip) respecto al total de la cuenta (total_bill).
- Filtra los datos para incluir únicamente las filas donde tip_percentage sea menor o igual al 50%.
Gráficos personalizados:
- Crea un FacetGrid para visualizar la distribución de tip_percentage segmentada por las columnas time (Almuerzo o Cena) y las filas smoker (Fumadores o No fumadores).
  - En cada faceta, usa un gráfico de densidad (kdeplot) que también muestre la línea de densidad como relleno.
  - Utiliza colores diferenciados para sex con el argumento hue.
- Configura el título general de la figura para describir qué representa el gráfico.
- Añade etiquetas personalizadas a los ejes X e Y.
Leyenda y estilo:
- Asegúrate de incluir una leyenda clara en el gráfico.
- Aplica un tema predefinido de Seaborn que tenga cuadrículas visibles.
- Ajusta los límites del eje X para que se enfoquen en valores relevantes (por ejemplo, entre 0% y 50%).
Guardar y exportar:
- Guarda la figura generada como un archivo de imagen en formato PNG con el nombre facetgrid_tip_analysis.png.

Solución al ejercicio

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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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