visualizacion-de-datos-usando-matplotlib.ipynb

{
 "cells": [
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "LAB: Visualización de datos usando Matplotlib\n",
    "=========================================="
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 2,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "## inicialización\n",
    "import numpy as np\n",
    "import matplotlib.pyplot as plt\n",
    "import matplotlib as mpl\n",
    "import pandas\n",
    "%matplotlib inline"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "## Punto 1"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "Construya una gráfica similar a la siguiente usando el archivo `indicadores-mundiales.csv`. Se grafica la suma del porcetaje de la población por regiones.\n",
    "\n",
    "![act2](images/suma-pob-region-edades-2.png)\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": []
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "## Punto 2\n",
    "\n",
    "Construya una gráfica similar a la siguiente usando el archivo `indicadores-mundiales.csv`. Se grafica la suma del porcetaje de la población por regiones.\n",
    "\n",
    "![act2](images/suma-pob-region-edades-3.png)\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": []
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "## Punto 3\n",
    "Construya una gráfica similar a la siguiente usando el archivo `indicadores-mundiales.csv`. Se grafica la suma del porcetaje de la población por regiones.\n",
    "\n",
    "![act3](images/suma-pob-region-edades-4.png)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": []
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "## Punto 4\n",
    "\n",
    "Construya una gráfica similar a la siguiente usando el archivo `indicadores-mundiales.csv`. Promedio de gastos per capita por año.\n",
    "\n",
    "![act4](images/prom-gastos-salud-per-capita-ano.png)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": []
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "## Punto 5\n",
    "\n",
    "Construya una gráfica similar a la siguiente usando el archivo `indicadores-mundiales.csv`. Promedio de gastos per capita por año.\n",
    "\n",
    "![act5](images/prom-region-edades-ano.png)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": []
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "---"
   ]
  }
 ],
 "metadata": {
  "kernel_info": {
   "name": "python3"
  },
  "kernelspec": {
   "display_name": "Python 3",
   "language": "python",
   "name": "python3"
  },
  "language_info": {
   "codemirror_mode": {
    "name": "ipython",
    "version": 3
   },
   "file_extension": ".py",
   "mimetype": "text/x-python",
   "name": "python",
   "nbconvert_exporter": "python",
   "pygments_lexer": "ipython3",
   "version": "3.6.8"
  },
  "nteract": {
   "version": "0.7.1"
  },
  "varInspector": {
   "cols": {
    "lenName": 16,
    "lenType": 16,
    "lenVar": 40
   },
   "kernels_config": {
    "python": {
     "delete_cmd_postfix": "",
     "delete_cmd_prefix": "del ",
     "library": "var_list.py",
     "varRefreshCmd": "print(var_dic_list())"
    },
    "r": {
     "delete_cmd_postfix": ") ",
     "delete_cmd_prefix": "rm(",
     "library": "var_list.r",
     "varRefreshCmd": "cat(var_dic_list()) "
    }
   },
   "types_to_exclude": [
    "module",
    "function",
    "builtin_function_or_method",
    "instance",
    "_Feature"
   ],
   "window_display": false
  }
 },
 "nbformat": 4,
 "nbformat_minor": 4
}