print("¡Hola, Platzinauta!")
mi_primera_variable = "tiene un contenido muy extenso"
mi_segunda_variable = "es muy interesante"
print(f"¡Este curso {mi_primera_variable} y {mi_segunda_variable}!")
!echo "Cada línea es un comando y tiene su función:"
!ls # Listar archivos
!pwd # Directorio actual
!cd .. && pwd # Moverte un directorio atrás.
!echo "¡Lo estás haciendo increíble!"
!pip install vega-datasets session-info
!ls /datasets/my-google-drive/'9. Courses'/Datacademy
!cat /datasets/my-google-drive/'9. Courses'/Datacademy/iris.csv
from vega_datasets import data
cars = data.cars()
cars
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import pandas as pd
import scipy as sc
import seaborn as sns
Gráficas
# load an example dataset
from vega_datasets import data
cars = data.cars()
# plot the dataset, referencing dataframe column names
import altair as alt
alt.Chart(cars).mark_bar().encode(
x=alt.X('Miles_per_Gallon', bin=True),
y='count()',
)
import session_info
session_info.show()