[13]Visualización de datos
Elegir el gráfico correcto, construirlo con matplotlib y seaborn, y no engañar con la escala.
Elegir el grafico correcto: el mapa de decision
Que quieres mostrar determina que grafico usar. Comparacion, distribucion, composicion, relacion, evolucion: un mapa para no equivocarte.
La gramatica de matplotlib: figure, axes y el flujo de trabajo
El modelo mental de matplotlib: figure es el lienzo, axes es el grafico. Aprende el flujo fig-ax que usaras en el 95% de tus visualizaciones.
Seaborn y los graficos estadisticos del analista
Los cuatro graficos que usas antes de presentar nada: histograma, boxplot, scatter y heatmap. Seaborn los hace en una linea para que explores rapido y decidas que investigar.
Menos tinta, mas mensaje
El principio de Tufte aplicado: cada pixel de un grafico debe comunicar informacion. Lo que no informa, distrae.
Color y accesibilidad
Paletas que funcionan para todo el mundo, incluido quien no distingue rojo de verde.
Gráficos que mienten
Cómo un gráfico técnicamente correcto puede ser visualmente engañoso, y la responsabilidad del analista ante cada eje, escala y rango de fechas.