MOOC Visualización de datos con Python - Matplotlib: Elementos adicionales: texto y líneas | 46/77 | UPV

Título: Matplotlib: Elementos adicionales: texto y líneas Descripción automática: En este video se explica cómo agregar elementos informativos adicionales en gráficas, como texto, líneas horizontales y verticales. Para añadir texto, se utiliza el método `text`, indicando las coordenadas (X e Y), el contenido del texto, tamaño de la fuente, color, transparencia, alineación y rotación. Las coordenadas pueden representarse utilizando el sistema de coordenadas de los datos o a través de una transformación al sistema de coordenadas de los ejes, donde se utilizan valores entre cero y uno para representar las posiciones relativas en la gráfica. Se muestra un ejemplo práctico con datos de casos de COVID, colocando el texto "MOOC - UPV" en la posición (8, máximo/2) en la gráfica con alineación horizontal centrada y color rojo. Se explica la adición de líneas verticales con `axvline` y horizontales con `axhline`, donde se define la posición de estas en los ejes X o Y respectivamente, pudiendo dibujarse a lo largo de toda la gráfica si se establecen valores de cero y uno. Finalmente, se presenta cómo calcular y representar la media y la mediana de los datos en la gráfica mediante el método mean y median. El texto se coloca en x=3, con un desplazamiento de 100 unidades por encima de la media o la mediana, y se dibujan dos líneas horizontales con colores distintos para representar estos dos valores estadísticos. El video concluye agradeciendo la atención de los espectadores. Autor/a: Lluch Crespo Javier Curso: Este vídeo es el 46/77 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