Visualización de datos en Python y Matplotlib

En este curso, «Visualización de datos en Python y Matplotlib», aprenderá cómo descargar Matplotlib y configurarlo en su computadora. Estudiarás los diferentes editores de código que puedes usar para Python antes de explorar los aspectos básicos del trabajo con Matplotlib. A continuación, explicamos algunas de las opciones básicas de trazado y cómo podemos usar Matplotlib. ¿Te preguntas qué papel juegan los títulos en nuestras tramas y por qué los utilizamos? Responderemos a esta pregunta y analizaremos los histogramas y la personalización de leyendas, títulos y etiquetas en

continuación, el curso demostrará varios ajustes que puedes realizar con Matplotlib. Para ello, utilizaremos datos compartidos que constan de varias series. Al analizar los datos bursátiles, investigaremos cómo podemos interpretar los datos de precios y volúmenes y transformar los datos de varias maneras. A continuación, aprenderemos a crear una función que convierta los datos en función de la información proporcionada. También veremos cómo agregar cuadrículas y cambiar las etiquetas. Por último, descubre cómo crear tus propios estilos, usar algunos estilos prediseñados y editarlos. Abordamos temas que te enseñan a crear gráficos dinámicos y a actualizarlos a medida que cambian los datos de lectura

Aprender a crear subtramas con Matplotlib es práctico. Discutiremos cómo agregar múltiples gráficos a una figura y trazar varias series a la vez. Además, explicamos los indicadores, como las medias móviles, y cómo podemos añadirlos a nuestros gráficos. ¿Te preguntas cuáles son las características de los gráficos 3D y cómo podemos usarlos con Matplotlib? Los gráficos 3D proporcionan tres ejes y tres dimensiones para trazar y son muy útiles para trazar datos en gráficos. Cubriremos todos estos temas, como los diagramas de puntos 3D, las estructuras alámbricas y los gráficos de barras, y exploraremos una variedad de representaciones 3D de gráficos. Este curso es ideal para estudiantes que desean aprender más sobre la ciencia de datos con Python o para profesionales que desean mejorar sus habilidades de programación en Python. Entonces, ¿por qué esperar? Comience su viaje de aprendizaje hoy mismo.