14 - Gráficos de violín
Lección 14 del curso Matplotlib para Ciencia de Datos y Machine Learning.
En las dos lecciones anteriores hemos visto dos tipos de gráficas que nos permiten visualizar de dos formas diferentes la distribución de nuestros datos: los gráficos de histogramas y los gráficos tipo boxplot.
En esencia podemos decir que un gráfico de violín es un híbrido entre una versión modificada del histograma y un boxplot y por tanto es una tercera forma de visualizar la distribución de nuestros datos.
Así que en esta lección hablaremos en detalle de los gráficos de violín. Comenzaremos entendiendo qué es el kernel density plot (o gráfico de densidad de probabilidad), usado en los gráficos de violín y luego veremos cómo generar un gráfico básico y cómo personalizarlo usando diferentes herramientas vistas en lecciones anteriores.
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Muy bien, hemos visto qué es y cómo generar un gráfico de violín básico usando la función violinplot de Matplotlib.
Además hemos visto cómo modificar varios de sus elementos para, con ayuda de funciones como scatter y vlines, superponer al gráfico generado el boxplot, lo que nos permite visualizar con suficiente detalle la distribución de nuestros datos.
En la próxima lección veremos otro tipo de herramienta de Matplotlib que en ocasiones podemos usar para visualizar los datos. Así que veremos cómo generar gráficos 3D.