Lección 12 del curso Matplotlib para Ciencia de Datos y Machine Learning.
En la lección anterior vimos como generar gráficos de error en Matplotlib. Pero en ocasiones resulta muy útil visualizar la distribución de nuestros datos en fases del desarrollo de un proyecto como por ejemplo el Análisis Exploratorio de Datos.
Y en Matplotlib tenemos varias herramientas que permiten lograr este objetivo. En esta lección hablaremos de la primera de ellas, que consiste en generar gráficos de histogramas.
Así que comenzaremos entendiendo qué es un histograma y en qué situaciones resulta útil usarlo dentro de nuestros proyectos de Ciencia de Datos y Machine Learning. Y luego veremos cómo usar Matplotlib para generar un histograma básico y cómo personalizar su apariencia controlando por ejemplo su color y su transparencia así como el número de sub-niveles usados al momento de crearlo:
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Bien, acabamos de ver qué es un histograma y su utilidad al momento de visualizar la distribución de los datos.
Además, vimos cómo generar un histograma en Matplotlib, mostrando bien sea un conteo de los datos o una densidad de probabilidades. De igual forma vimos cómo controlar su aspecto usando varias herramientas facilitadas por esta librería.
En la próxima lección hablaremos de los gráficos tipo «boxplot», otra herramienta de Matplotlib que nos permite, de manera alternativa a como lo hacen los histogramas, visualizar la distribución de nuestros datos.
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