[13]Visualización de datos
Elegir el gráfico correcto, construirlo con matplotlib y seaborn, y no engañar con la escala.
Elegir el gráfico correcto: el mapa de decisión
Que quieres mostrar determina que gráfico usar. Comparación, distribución, composicion, relación, evolución: un mapa para no equivocarte.
La gramática de matplotlib: figure, axes y el flujo de trabajo
El modelo mental de matplotlib: figure es el lienzo, axes es el gráfico. Aprende el flujo fig-ax que usaras en el 95% de tus visualizaciones.
Seaborn: cuatro gráficos para explorar antes de decidir
Los cuatro gráficos que usas antes de presentar nada: histograma, boxplot, scatter y heatmap. Seaborn los hace en una línea para que explores rápido y decidas que investigar.
Menos tinta, más mensaje
El principio de Tufte aplicado: cada pixel de un gráfico debe comunicar información. 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 de quien lo dibuja ante cada eje, escala y rango de fechas.