Código de la Unidad 8 de la asignatura Programación Python para Data Science del Máster Universitario de Ciencia de Datos (Data Science).
Borja Villena Pardo
Archivo de entrega prog_datasci_8_vis_entrega.ipynb
Ejecutar prog_datasci_8_vis_entrega.ipynb en entorno Jupyter NoteBook, Anaconda Navigator o Google Colab.
En módulos anteriores ya hemos visto cómo generar algunas visualizaciones básicas de datos con la librería Matplotlib. En este módulo nos centraremos en la generación de visualizaciones de datos más avanzadas.
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En primer lugar, veremos algunas funcionalidades de la librería seaborn, que proporciona una interfaz de alto nivel a matplotlib con la que generar gráficas atractivas con pocas líneas de código.
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En segundo lugar, veremos cómo representar datos de redes en forma de grafos con la librería Networkx.
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Finalmente, veremos cómo podemos representar datos espaciales sobre mapas con la librería geoplotlib.
Además de las librerías que acabamos de mencionar, durante este módulo utilizaremos también las librerías que ya hemos ido presentando en los módulos anteriores: NumPy, pandas y scikit-learn.