Este curso está dirigido para todas aquellas personas interesadas en aprender a crear visualizaciones con Matplotlib.
MatPlotLib se puede conceptualizar como la librería de Python que se usa para llevar a cabo la funcionalidad de la representación gráfica de datos en la aplicación realizada en Python.
Consta de diversos elementos que nos ayudan a dibujar un gráfico bidimensional usando el script de Python. Al utilizar Numpy, además se puede llevar a cabo el gráfico multidimensional.
En términos reales, nos da la API que se usa además junto con Python para crear el gráfico usando los datos accesibles. Se usa en la construcción de una aplicación basada en la compañía que ayuda a tomar la elección comercial.
Para comprender MatPlotLib, continuemos con una ilustración. Supongamos que estamos forzados a desarrollar una aplicación basada en Python que usa el depósito de datos en su backend para producir un gráfico de manera dinámica.
Constantemente poseemos una elección para incrustar un gráfico estático que no cambia siguiendo los datos, empero una vez que hablamos de producir un gráfico dinámico, aprovechamos esta librería.
Tenemos la posibilidad de utilizar los múltiples elementos de MatPlotLib que nos ayudarán a dibujar un gráfico bidimensional o multidimensional que se utilizará al exponer gráficamente los datos.
La aplicación va a estar entonces lista para exponer todos los datos recopilados de forma informativa, haciendo más fácil su uso por los tomadores de elecciones.
Con este curso aprenderás:
- El objetivo de esta capacitación es ayudar a los alumnos a aprender todos los aspectos de MatPlotLib, que es una biblioteca de trazado basada en Python.
- Los alumnos aprenderán cómo aprovechar Tkinter, QT python, etc. como GUI para incrustar gráficos.
- La capacitación brindará una comprensión de todos los conceptos que caen bajo la corte de MatPlotLib.
- Las personas que completen la capacitación podrán trabajar a fondo utilizando esta biblioteca para trazar.
Algunos de los temas que verás son:
- Más sobre gráficos de líneas
- Gráfico de barras
- Gráfico de dispersión
- Uso de texto
- Anotación en gráfico
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