Scatter Plots¶

scatterplot es una función en la biblioteca de visualización de datos Seaborn en Python que se utiliza para crear gráficos de dispersión. Los gráficos de dispersión son útiles para visualizar la relación entre dos variables continuas en un gráfico bidimensional.

La función scatterplot toma varios argumentos, incluidos los datos que se van a graficar (data), el eje X (x), el eje Y (y) y los colores (hue) que se pueden utilizar para distinguir diferentes categorías en los datos.

Aquí hay algunos ejemplos de cómo crear gráficos de dispersión con Seaborn en Python:

1. Gráfico de dispersión básico:

In [1]:

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# Cargar los datos
tips = sns.load_dataset("tips")

# Crear el gráfico de dispersión
sns.scatterplot(x="total_bill", y="tip", data=tips)

# Mostrar el gráfico
plt.show()

import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt # Cargar los datos tips = sns.load_dataset("tips") # Crear el gráfico de dispersión sns.scatterplot(x="total_bill", y="tip", data=tips) # Mostrar el gráfico plt.show()

2. Gráfico de dispersión con color por categoría:

In [2]:

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# Cargar los datos
iris = sns.load_dataset("iris")

# Crear el gráfico de dispersión con color por categoría
sns.scatterplot(x="sepal_length", y="petal_length", hue="species", data=iris)

# Mostrar el gráfico
plt.show()

import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt # Cargar los datos iris = sns.load_dataset("iris") # Crear el gráfico de dispersión con color por categoría sns.scatterplot(x="sepal_length", y="petal_length", hue="species", data=iris) # Mostrar el gráfico plt.show()

3. Gráfico de dispersión con tamaño de punto personalizado:

In [3]:

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# Cargar los datos
iris = sns.load_dataset("iris")

# Crear el gráfico de dispersión con tamaño de punto personalizado
sns.scatterplot(x="sepal_length", y="petal_length", size="sepal_width", data=iris)

# Mostrar el gráfico
plt.show()

import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt # Cargar los datos iris = sns.load_dataset("iris") # Crear el gráfico de dispersión con tamaño de punto personalizado sns.scatterplot(x="sepal_length", y="petal_length", size="sepal_width", data=iris) # Mostrar el gráfico plt.show()

4. Gráfico de dispersión con línea de regresión:

In [4]:

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# Cargar los datos
tips = sns.load_dataset("tips")

# Crear el gráfico de dispersión con línea de regresión
sns.regplot(x="total_bill", y="tip", data=tips)

# Mostrar el gráfico
plt.show()

import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt # Cargar los datos tips = sns.load_dataset("tips") # Crear el gráfico de dispersión con línea de regresión sns.regplot(x="total_bill", y="tip", data=tips) # Mostrar el gráfico plt.show()