MOOC Visualización de datos con Python - Dibujando distribuciones de datos con Seaborn | 63/77 | UPV

Título: Dibujando distribuciones de datos con Seaborn Descripción automática: En este video, se explica cómo usar la librería `symbol` para crear distintos tipos de gráficos de distribución con datos del dataset `iris` de Seaborn. Este dataset incluye información sobre la longitud y el ancho de pétalos y sépalos de 150 flores iris de tres especies distintas. El instructor muestra cómo dibujar un histograma apilado por especies usando la función `displot`, especificando el tipo de gráfico, la variable de interés y la categorización por especies. Además, destaca la opción de generar gráficos separados para cada especie a través del parámetro `col`, así como gráficos de densidad utilizando `kind=kde`. También se aborda cómo crear gráficos a nivel de eje utilizando `histplot` para histogramas y `kdeplot` para estimaciones de densidad de kernel, con o sin sombreado, y la posibilidad de modificar la cantidad de rectángulos o niveles de densidad representados. Se finaliza el video enfatizando las diversas funciones y ajustes disponibles en la librería `symbol` para personalizar la representación de datos en gráficos de distribución. Autor/a: Lluch Crespo Javier Curso: Este vídeo es el 63/77 del curso MOOC Visualización de datos con Python. https://www.youtube.com/playlist?list=PL6kQim6ljTJuKxFmALOOwR91m4IL1Z9Dg Inscríbete en: https://upvx.es/courses/course-v1:edxorg+visualizacion-de-datos-con-python+v2/about + Universitat Politècnica de València UPV: https://www.upv.es + Más vídeos en: https://www.youtube.com/valenciaupv + Accede a nuestros MOOC: https://upvx.es #Pandas #DataFrame #Matplotlib #Visualización de datos #Seaborn