9 Tipos de Gráficos en Python que Debes Conocer | Matplotlib & Seaborn

¡Bienvenidos a Código Espinoza! En este video, te llevaré paso a paso a través de **10 poderosas técnicas de visualización de datos en Python** utilizando dos de las bibliotecas más populares: **Matplotlib** y **Seaborn**. Tanto si eres un principiante en la visualización de datos como si ya tienes experiencia, estos ejemplos te ayudarán a **llevar tus gráficos al siguiente nivel**.

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### Lo que aprenderás:
1. **Gráfico de Dispersión (Scatter Plot)**: Ideal para ver la relación entre dos variables numéricas.
2. **Gráfico de Líneas (Line Plot)**: Perfecto para visualizar tendencias a lo largo del tiempo.
3. **Histograma**: Descubre cómo mostrar la distribución de un conjunto de datos.
4. **Gráfico de Barras (Bar Chart)**: Compara fácilmente diferentes categorías.
5. **Gráfico de Cajas (Box Plot)**: Visualiza la mediana, cuartiles y outliers de tus datos.
6. **Gráfico Circular (Pie Chart)**: Muestra proporciones relativas en un formato visualmente atractivo.
7. **Mapa de Calor (Heat Map)**: Identifica patrones en datos tabulares de un solo vistazo.
8. **Gráfico de Araña (Spider Plot)**: Compara múltiples variables simultáneamente.
9. **Gráfico de Pares (Pair Plot)**: Explora las relaciones entre múltiples variables de un dataset.

### Código y Ejemplos:
Cada técnica viene acompañada de código Python que puedes copiar y adaptar a tus propios proyectos. Desde gráficos simples hasta representaciones más complejas, aprenderás a **presentar tus datos de manera profesional**.

**Herramientas utilizadas**:
- **Matplotlib**: La biblioteca más utilizada para crear gráficos en Python.
- **Seaborn**: Una poderosa herramienta basada en Matplotlib para generar gráficos estadísticos atractivos.

### ¿Qué más encontrarás en este video?
- Explicaciones detalladas para entender cada gráfico.
- Consejos para personalizar y mejorar tus visualizaciones.
- ¡Y mucho más!

**¿Cuál de estas técnicas te sorprendió más? ¡Déjamelo saber en los comentarios!** No olvides **suscribirte** y activar la campanita para no perderte más tutoriales y guías sobre Python y visualización de datos.

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**#Python #VisualizaciónDeDatos #Matplotlib #Seaborn #CódigoEspinoza #AprenderPython**

[vhngroup]

Hola, muchas gracias por el video, muy claro y lo mas agradable es que explicas en que caso usarlos.
Mi experiencia:
Los graficos que dependian de un vector digitado, me aparecian sin sentido, deformes. Resulta que estaba poniendo los numeros entre comillas ejemplo:
valores = ['23', '45', '5'6, '78'] y pues python entendia que era un string y no un integer, es decir asi: valores = [23, 45, 56, 78]
Un error muy tonto que me obligo a investigar formas de ordenar graficos pero que al final me di cuenta que era yo y mi teclado enredandome.
Saludos.

[cristianperez]

el grafico de arana es muy bueno aunque hay que tener cuidado y poner los datos en la misma escala y evitar valores negativos, no solo se puede usar para definir caracteristicas sino que por ejemplo para pintar series de tiempo donde las categorias son las temporalidades ej :mes , este grafico ayuda a identificar mucho mas facil las temporalidades que un grafico de linea