Gráficos en Matplotlib

1. La línea del ingreso mensual de PyShop queda con el eje y automático entre 0.562 y 1.545 millones. Febrero (0.61 M) aparece casi en el piso y diciembre (1.50 M) casi en el techo. ¿Qué instrucción evita exagerar la diferencia?

• ax.set_ylim(0, None)
• ax.margins(y=0)
• ax.set_yscale("log")
• ax.set_xticks(range(1, 13))

set_ylim(0, None) fija el inicio del eje y en cero y deja automático el máximo. Así la altura de cada punto es proporcional a su valor: diciembre vende unas 2.5 veces lo de febrero, no veinte.

2. Los precios de PyShop van de 110.39 a 6,677.50 MXN (el más caro vale 60.5 veces el más barato). En un histograma lineal, Libros y Ropa se amontonan a la izquierda. ¿Qué conviene usar?

• ax.twinx() para un segundo eje
• ax.set_xscale("log")
• Un colormap divergente como RdBu
• PercentFormatter en el eje x

Cuando los datos abarcan órdenes de magnitud, la escala logarítmica separa los grupos: cada marca multiplica en vez de sumar. Funciona porque todos los precios son positivos.

3. Quieres colorear las 12 barras del ingreso mensual según su valor, de forma que se lea bien en escala de grises y para personas con daltonismo. ¿Qué colormap elegirías?

• tab10, porque tiene 10 colores distintos
• RdBu, porque va de rojo a azul
• viridis, porque es secuencial y perceptualmente uniforme
• Cualquiera: el colormap no afecta la lectura

viridis es secuencial y perceptualmente uniforme: pasos iguales en los datos se ven como pasos iguales de color, y se mantiene legible en grises. tab10 es cualitativo (para categorías) y RdBu es divergente (para diferencias contra un centro).

4. Con los 6000 pedidos de PyShop, la correlación entre precio y unidades es 0.013, y entre pedidos diarios e ingreso diario es 0.787. ¿Qué se concluye de los gráficos de dispersión?

• Los productos caros venden muchas menos unidades
• No hay relación entre precio y unidades, y los días con más pedidos tienden a ingresar más
• Ambas relaciones son igual de fuertes
• Con 6000 puntos la dispersión no se puede dibujar

Una correlación cercana a 0 indica que no hay relación lineal: los productos caros no se venden en menos unidades. Con 0.787, los días con más pedidos tienden a ingresar más.

5. El ingreso por región de PyShop es Centro 38.6 %, Norte 22.9 %, Occidente 22.5 % y Sur 15.9 %. La dirección quiere saber si Norte supera a Occidente. ¿Qué gráfico usar?

• Un pastel con autopct="%1.1f%%"
• Un donut con wedgeprops={"width": 0.4}
• Barras horizontales ordenadas
• Un pastel con explode en Norte

En un pastel, 22.9 % y 22.5 % producen ángulos casi idénticos que el ojo no distingue. Las barras ordenadas comparan longitudes sobre una base común y la diferencia se lee de inmediato.