¿Qué es Math.random() en D3?

| Última modificación: 21 de mayo de 2024 | Tiempo de Lectura: 2 minutos

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La visualización de datos requiere de un gran conocimiento de los comandos, donde se incluye saber qué es Math.random() en D3 para llevar a cabo el análisis visual y la elección de gráficos.

Este tipo de funciones son la razón por la que se genera un ahorro de tiempo y esfuerzo para desarrollar la esquematización de los datos. Por ello, en este post, te explicamos qué es Math.random() en D3 (Data-Driven Documents).

¿Qué es Math.random() en D3?

Las matemáticas aleatorias o lo que es Math.random en D3 (Data-Driven Documents) hace referencia a la función en JavaScript para automatizar un algoritmo que arroje números aleatorios entre 0 y 1.

Para implementarla en la consola debes inscribir Math.random(), de esta manera, se te devolverá un float con un valor aleatorio entre 0 y 1, como se expone en el siguiente ejemplo:

Por otra parte, esta función posee gran dinamismo en los resultados arrojados, puesto que cada vez que lo llames en JavaScript, la consola de D3 (Data-Driven Documents) te mostrará un valor distinto que se encuentre en el rango entre 0 y 1. No obstante, ten en cuenta que la discriminación de valores que se establece en el rango puede modificarse según los datos procesados y lo resultados esperados.

Ahora bien, esto continúa siendo un proceso automático que el usuario no puede manipular salvo por los parámetros de distinción. Finalmente, lo que es math.random() en D3 (Data-Driven Documents) funciona como una dinámica en los tipos de gráficos que busquen una dispersión al azar basándose en los datos procesado.

En este post te hemos expuesto qué es Math.random() en D3 (Data-Driven Documents) para que puedas implementarlo en el desarrollo de la visualización de tus datos estudiados y procesados. Aun así, ¡todavía queda mucho más aprender al respecto!

Por ello, te aconsejamos que te apuntes a nuestro Bootcamp Full Stack Big Data, Inteligencia Artificial & Machine Learning, una formación intensiva en la que aprenderás mucho más sobre las principales herramientas del Big Data de la mano de grandes profesionales. Además, podrás conocer los procesos completos de ingesta, clasificación, resguardo, procesamiento y presentación de los datos utilizando diferentes herramientas y lenguajes del ecosistema del Big Data. En menos de nueve meses te habrás convertido en todo un experto. ¡Matricúlate y empieza ahora!

Sandra Navarro

Business Intelligence & Big Data Advisor & Coordinadora del Bootcamp en Data Science, Big Data & Machine Learning.

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