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Visualization in Python with matplotlib
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Conteúdo do Curso

Visualization in Python with matplotlib

Visualization in Python with matplotlib

1. Basics: Line Charts
Creating an Empty PlotSimple Line ChartCreate a Simple Line ChartAdding One More LineAdd Data to the PlotAdding Legend to a PlotAdd LegendPlot Labels and TitleAdd Lables and TitlesChanging Line StyleCustomize Your Line ChartCreate a Complete Line Chart
2. Bar Charts
Simple Bar ChartCreate a Simple Bar ChartStacked BarsCreate a Stacked Bar ChartGrouped BarsCreate a Grouped Bar ChartHorizontal Bar ChartCreate a Horizontal Bar ChartCustomizing Bar ChartsCreate a Complete Bar Chart
3. Scatter Plots
The Simplest Scatter PlotCreate a Simple Scatter PlotSetting Plot ParametersSet Ticks and LimitsCustomizationCustomize Your Scatter PlotGrouping ObservationsGroup by RegionFurther GroupingGroup by Continuous VariableMaking Chart InformativeAdd Information to the Plot

Create a Simple Scatter Plot

Tarefa

The 'gapminder' data is loaded in the dataframe data. Your tasks are:

  1. Initialize scatter plot with the 'gdp per capita' column values on the x-axis, and 'life exp' column values on the y-axis.
  2. Display the plot.

Tarefa

The 'gapminder' data is loaded in the dataframe data. Your tasks are:

  1. Initialize scatter plot with the 'gdp per capita' column values on the x-axis, and 'life exp' column values on the y-axis.
  2. Display the plot.

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Tarefa

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  1. Initialize scatter plot with the 'gdp per capita' column values on the x-axis, and 'life exp' column values on the y-axis.
  2. Display the plot.

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  1. Initialize scatter plot with the 'gdp per capita' column values on the x-axis, and 'life exp' column values on the y-axis.
  2. Display the plot.

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  1. Initialize scatter plot with the 'gdp per capita' column values on the x-axis, and 'life exp' column values on the y-axis.
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