<jupyter_start><jupyter_text>Introducción a Google Colaboratory  Ejecución y edición de celdas  Celdas de código<jupyter_code>1 + 2<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Celdas de texto  Texto enriquericido  Imágenes o gifs ![link text](https://media.giphy.com/media/6aGXQxkohixag/giphy.gif)  Variables<jupyter_code><jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Línea de comandos<jupyter_code><jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Instalación de librerías<jupyter_code><jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Ciencia de datos  Subir archivos<jupyter_code><jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Librerías para Ciencia de Datos- 📊 **matplotlib**: Generación de gráficos a partir de listas o arrays.- 🧑‍💻 **numpy**: Cómputo científico para la manipulación de vectores.- 🧑‍💻 **pandas**: Manipulación y análisis de datos de tablas y series temporales.- 🧑‍💻 **scipy**: Herramientas y algoritmos matemáticos.- 📊 **seaborn**: Visualización de datos estadísticos.<jupyter_code>import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import pandas as pd
import scipy as sc
import seaborn as sns<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Gráficas<jupyter_code># 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()',
)<jupyter_output><empty_output>