Temas vistos en los ejercicios de esta semana:
- Plot
Vamos utilizar el archivo 'arbolado-en-espacios-verdes.csv'
- Realizar un gráfico de puntos que relacione las alturas con los diámetros para las especies (nombre_com) 'Ombú', 'Ceibo' y 'Acacia'. ¿Mantienen todos ellos la misma relación?
- Para las 10 especies de origen exótico con mayor número de ejemplares estudiar las distribuciones de altura, discriminando por especie en diferentes subplots.
- Modificar el programa para que guarde el grafico realizado en el punto 1 en un archivo PDF y el del punto 2 en un archivo JPG.
Modificá el siguiente código para reproducir el gráfico que se muestra. Prestá atención a cómo se numeran los subplots.
import matplotlib.pyplot as plt
fig = plt.figure()
plt.subplot(2, 1, 1) # define la figura de arriba
plt.plot([0,1,2],[0,1,0]) # dibuja la curva
plt.xticks([]), plt.yticks([]) # saca las marcas
plt.subplot(2, 2, 3) # define la primera de abajo, que sería la tercera si fuera una grilla regular de 2x2
plt.plot([0,1],[0,1])
plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.subplot(2, 2, 4) # define la segunda de abajo, que sería la cuarta figura si fuera una grilla regular de 2x2
plt.plot([0,1],[1,0])
plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.show()Teniendo en cuenta las distancias de los planetas al Sol - que son en unidades relativas, la distancia Tierra-Sol es 1 (unidades astronómicas), los periodos de sus órbitas (cuanto tardan en dar la vuelta al Sol, en años) y los nombres de los planetas:
- Plotear los períodos vs las distancias de los planetas como puntos y en una escala doble logarítmica (log X, log Y)
- Escribir el nombre del planeta cerca del punto correspondiente a ese planeta en el plot (puntos adicionales si el texto no se superpone y se lee claro, más puntos adicionales si usan flechas)
- Trazar dos líneas punteadas (una vertical, una horizontal) que se crucen en el punto de la Tierra en el gráfico.
distancias = [0.39, 0.72, 1.00, 1.52, 5.20, 9.54, 19.22, 30.06, 39.48]
periodos = [0.24, 0.62, 1.00, 1.88, 11.86, 29.46, 84.01, 164.8, 248.09]
planetas = ["Mercurio", "Venus", "Tierra", "Marte", "Jupiter", "Saturno",
"Urano", "Neptuno", "Plutón"]Bajar los datos de temperaturas globales promedio del aire, de este sitio: https://raw.githubusercontent.com/sbu-python-summer/python-tutorial/master/day-4/nasa-giss.txt
(los datos son de la NASA: https://data.giss.nasa.gov/gistemp/graphs/)
Hay 3 columnas con datos: el año, el cambio de temperatura (No-smoothing = no suavizado), y una representación suavizada del cambio de temperatura (Lowess).
Consigna:
Leer estos datos usando Pandas – ojo que no son csv, ni tsv, son de ancho fijo! Tip: ver pd.read_fwf() Plotear la representación suavizada del cambio de temperatura como una línea Plotear los datos de cambio de temperatura como puntos Colorear los puntos en azul si son negativos (< 0) y rojos si son positivos (>=0).