Ejemplos utilizado las librerias pandas, matplotlib, Numpy

 Aqui un ejemplo básico de cómo podrías utilizar las bibliotecas Pandas, NumPy y Matplotlib en un script de Python. Aquí tienes un ejemplo sencillo que crea datos aleatorios utilizando NumPy, los organiza en un DataFrame de Pandas y luego traza un gráfico utilizando Matplotlib:

Utilizando las tres librerias con gpt 3.5

Este codigigo generado lo pegamos en colab de google.

import numpy as np

import pandas as pd

import matplotlib.pyplot as plt

# Generando datos aleatorios con NumPy

np.random.seed(42)  # Para reproducibilidad

num_muestras = 100

x = np.linspace(0, 10, num_muestras)

y = np.sin(x) + np.random.normal(0, 0.2, num_muestras)

# Creando un DataFrame de Pandas

data = {'X': x, 'Y': y}

df = pd.DataFrame(data)

# Mostrando algunas estadísticas básicas con Pandas

print("Estadísticas básicas del DataFrame:")

print(df.describe())

# Gráfico utilizando Matplotlib

plt.figure(figsize=(8, 6))

plt.scatter(df['X'], df['Y'], label='Datos')

plt.title('Gráfico de dispersión')

plt.xlabel('X')

plt.ylabel('Y')

plt.legend()

plt.grid(True)

plt.show()

Estadísticas básicas del DataFrame: X Y count 100.000000 100.000000 mean 5.000000 0.158424 std 2.930454 0.692119 min 0.000000 -1.324630 25% 2.500000 -0.438697 50% 5.000000 0.353433 75% 7.500000 0.755458 max 10.000000 1.205025

Este ejemplo utiliza NumPy para generar datos aleatorios, Pandas para organizar esos datos en un DataFrame y Matplotlib para trazar un gráfico de dispersión con los datos generados