Descripción del curso
En estas lecciones usará la biblioteca Numpy para generar una distribución normal aleatoria para visualizar con un histograma. Repasaremos la especificación de la media, la desviación estándar y el número de valores aleatorios para generar datos únicos para diferenciar entre gráficos. Aprenderá a usar la sub biblioteca Pyplot de la biblioteca Matplotlib para crear histogramas y generar subgráficos, y le mostraremos cómo agregar estilos a un histograma como etiquetas, títulos, una cuadrícula y una leyenda.
También aprenderá a generar varios subgráficos de histograma en el mismo gráfico, incluyendo cómo colocar múltiples histogramas en un gráfico con filas y columnas y colorear cada uno individualmente. Finalmente, aprenderá a usar la biblioteca Scipy para generar la línea de estimación de la densidad del kernel (kde) (gráfico de mejor ajuste) por encima de un histograma.
Lo que aprenderás
- Generar datos de distribución normal aleatoria usando la biblioteca Numpy especificando la media, desviación estándar y número de valores aleatorios
- Crear histogramas usando la sub-biblioteca Pyplot de Matplotlib
- Dar estilo a histogramas agregando etiquetas, títulos, una cuadrícula y una leyenda
- Generar e posicionar múltiples subgráficos de histogramas en el mismo gráfico usando filas y columnas, coloreando cada uno individualmente
- Agregar una línea de mejor ajuste de estimación de densidad de kernel (kde) encima de un histograma usando la biblioteca Scipy
Puntos clave
- La biblioteca Numpy se utiliza para generar datos de distribución normal aleatoria especificando la media, desviación estándar y número de valores aleatorios.
- Especificar parámetros diferentes genera datos únicos que ayudan a diferenciar entre gráficos.
- La sub-biblioteca Pyplot de Matplotlib se utiliza para crear histogramas y generar subgráficos.
- Múltiples subgráficos de histogramas pueden posicionarse en el mismo gráfico usando filas y columnas, cada uno coloreado individualmente.
- La biblioteca Scipy genera la línea kde como un gráfico de mejor ajuste encima de un histograma.
Preguntas frecuentes
¿Qué bibliotecas utiliza este curso?
El curso utiliza la biblioteca Numpy para generar datos aleatorios, la sub-biblioteca Pyplot de Matplotlib para crear histogramas y subgráficos, y la biblioteca Scipy para generar la línea de mejor ajuste de estimación de densidad de kernel (kde).
¿Qué aprenderé sobre el estilo de histogramas?
Aprenderá cómo agregar estilo a un histograma como etiquetas, títulos, una cuadrícula y una leyenda.
¿Cubre este curso el trazado de múltiples histogramas juntos?
Sí. Aprenderá a generar varios subgráficos de histogramas en el mismo gráfico, incluyendo cómo posicionar múltiples histogramas con filas y columnas y colorear cada uno individualmente.
¿Qué lecciones se incluyen en este curso?
Las lecciones son: Generación de datos aleatorios e histograma inicial; opciones de histograma; y adición de una línea de mejor ajuste: subgráfico por grupo.
¿Qué habilidades me ayuda a desarrollar este curso?
Este curso desarrolla habilidades en estadística computacional, visualización de datos, histogramas, distribución numérica, distribución de probabilidad y gráficos estadísticos.
