Plotly: visualización de datos sencilla y muy potente
Summary
TLDREl script del video ofrece una introducción a la biblioteca Plotly, una herramienta poderosa para la visualización de datos en Python. Se discute cómo Plotly, escrito en JavaScript pero accesible a través de su librería en Python, permite crear gráficos interactivos para páginas web. El video guía a los espectadores a través de la sintaxis básica de Plotly Express, una versión de alto nivel de Plotly, para crear diversos tipos de visualizaciones como gráficos de barras, líneas, nubes de puntos e histogramas. También se menciona la capacidad de personalizar y guardar gráficos estáticos o interactivos en formatos como HTML, PNG, y SVG, lo que permite integrarlos en páginas web y mantener su interacción dinámica.
Takeaways
- 😀 En Python hay muchas bibliotecas para visualizar datos, pero Plotly destaca por sus gráficos interactivos.
- 🌟 Plotly es una herramienta potente escrita en JavaScript, pero se puede usar a través de una biblioteca en Python llamada plotly.
- 📚 Se recomienda explorar la documentación de Plotly para entender todas sus capacidades.
- 📊 Plotly Express es una versión de alto nivel de Plotly que permite crear gráficos con menos líneas de código y de manera más sencilla.
- 🔍 Plotly ofrece interacción con los gráficos, como pasar el cursor por encima de elementos para obtener información y realizar filtrados.
- 📈 Se puede utilizar Plotly para visualizar datos en páginas web, lo que lo hace ideal para aplicaciones web interactivas.
- 🎨 Plotly incluye varios módulos que ofrecen diferentes niveles de manipulación y configuración de gráficos.
- 🌐 Plotly Express viene con una serie de bases de datos de prueba para practicar la creación de visualizaciones.
- 📝 Se pueden hacer gráficos de barras, líneas, nubes de puntos, histogramas y análisis espaciales con Plotly Express.
- 🌍 Para visualizaciones espaciales, Plotly Express se integra bien con otras herramientas geoespaciales como Geopandas.
- 🖼️ Los gráficos creados con Plotly pueden guardarse en diferentes formatos, incluyendo estáticos como PNG o SVG, y dinámicos como HTML.
Q & A
¿Qué bibliotecas de Python se mencionan para visualización de datos?
-Se mencionan Matplotlib, Seaborn, Bokeh y Plotly como bibliotecas para visualización de datos en Python.
¿Qué biblioteca se destaca en el script para hacer gráficos interactivos en páginas web?
-Plotly se destaca como la biblioteca para hacer gráficos interactivos en páginas web, aunque está escrita en JavaScript, se puede utilizar a través de su librería en Python.
¿Qué módulo de Plotly se utiliza en el tutorial del script?
-El módulo de Plotly que se utiliza en el tutorial es Plotly Express, que es una versión de alto nivel y permite crear gráficos con menos líneas de código.
¿Qué tipo de gráficos interactivos se pueden crear con Plotly Express?
-Con Plotly Express se pueden crear una variedad de gráficos interactivos, como barplots, gráficos de línea, nubes de puntos (scatter plot), histogramas y análisis espaciales.
¿Cómo se puede acceder a las bases de datos de prueba que incluye Plotly Express?
-Para acceder a las bases de datos de prueba que incluye Plotly Express, se utiliza la función que se menciona en el script, que permite seleccionar la base de datos deseada.
¿Qué información ofrece la base de datos 'gapminder' utilizada en el ejemplo?
-La base de datos 'gapminder' ofrece información de diferentes países a lo largo del tiempo, incluyendo el PIB per cápita, la esperanza de vida, la población y otros datos demográficos.
¿Cómo se crea un barplot de países europeos ordenados por población en 2007 con Plotly Express?
-Se utiliza la función px.bar(), se filtra la información para países europeos y el año 2007, se especifican los países en el eje X y la población en el eje Y, y se guarda el gráfico con fig.show().
¿Cómo se puede visualizar la evolución de la esperanza de vida en España utilizando Plotly Express?
-Se filtra la información para España y se utiliza la función px.line() para trazar la evolución de la esperanza de vida a lo largo del tiempo, especificando las columnas correspondientes para los ejes X e Y.
¿Cómo se puede personalizar el tamaño y el color de los puntos en un scatter plot con Plotly Express?
-Se pueden personalizar los tamaños y colores de los puntos en un scatter plot utilizando los parámetros 'size' y 'color' respectivamente, y asignándoles las variables deseadas de los datos.
¿Cómo se pueden guardar los gráficos creados con Plotly Express?
-Los gráficos creados con Plotly Express se pueden guardar utilizando la función fig.write_image(), donde se especifica el formato deseado como png, svg, jpeg, pdf o html para guardarlos de manera estática o interactiva.
Outlines
📊 Introducción a Plotly para visualizaciones interactivas en Python
El primer párrafo presenta una introducción a las opciones disponibles para visualizar datos en Python, destacando la biblioteca Plotly como una herramienta fundamental para crear gráficos interactivos en páginas web. Plotly está escrito en JavaScript pero se puede utilizar a través de su biblioteca en Python llamada plotly.express. El video tutorial se centrará en cómo empezar a usar Plotly con ejemplos básicos y cómo crear gráficos interactivos. Se menciona que Plotly es una herramienta potente que ofrece flexibilidad y una curva de aprendizaje más empinada, pero que también cuenta con un módulo de alto nivel llamado Plotly Express que simplifica el proceso.
📈 Creando gráficos de barras y líneas con Plotly Express
En el segundo párrafo, se detalla cómo crear gráficos de barras y líneas usando Plotly Express. Se muestra cómo filtrar datos para mostrar información específica, como la población de los 10 primeros países europeos en 2007. Se explica el proceso de crear un gráfico de barras con la función px.bar, personalizar el gráfico con un título y guardarlo en diferentes formatos. También se menciona el gráfico de líneas para analizar la evolución de variables como la esperanza de vida en España, y cómo personalizarlo con diferentes parámetros para mostrar la evolución en diferentes países de Europa.
🌐 Explorando gráficos de dispersión, cuadriculados y histogramas con Plotly
El tercer párrafo explora la creación de gráficos de dispersión (scatter plot), cuadriculados y histogramas utilizando Plotly. Se describe cómo relacionar variables como el PIB per cápita y la esperanza de vida de un país, personalizando el tamaño y el color de los puntos según la población y el continente. También se menciona la posibilidad de crear una cuadrícula de gráficos para visualizar la evolución de la esperanza de vida en diferentes países y continents a través de animaciones. Se toca el tema de los histogramas para variables cuantitativas y cómo personalizarlos con rangos y colores. Además, se presenta la integración de Plotly con herramientas geoespaciales para crear gráficos espaciales como scatter bar Geo.
🗺️ Análisis espacial y guardado de gráficos con Plotly
El cuarto y último párrafo se enfoca en el análisis espacial y cómo guardar los gráficos creados con Plotly. Se discute cómo trabajar con datos geográficos, utilizando la columna ISO de los países para mostrar información en un mapa y personalizar la proyección del mapa. Se menciona la posibilidad de guardar gráficos en diferentes formatos, incluyendo estáticos como PNG o SVG, y cómo guardarlos en formato HTML para mantener su interacción en una página web. El video termina con una reflexión sobre la versatilidad de Plotly y una invitación a explorar la documentación para descubrir más opciones. Además, se anima a los espectadores a suscribirse al canal para recibir más contenido sobre analítica y ciencia de datos.
Mindmap
Keywords
💡Visualización de datos
💡Python
💡Biblioteca Plotly
💡Gráficos interactivos
💡Cuaderno de Júpiter
💡Plotly Express
💡Gráfico de barras
💡Gráfico de línea
💡Nube de puntos
💡Histograma
💡Análisis espacial
Highlights
Se discuten varias bibliotecas para visualización de datos en Python, destacando Plotly por su capacidad para crear gráficos interactivos.
Plotly está escrito en JavaScript pero se puede utilizar a través de su biblioteca en Python llamada plotly.
Se presenta Plotly Express como una versión de alto nivel de Plotly que permite crear gráficos con menos código.
Se menciona que Plotly Express ofrece 30 tipos de visualizaciones, aunque no se mostrarán todas en el tutorial.
Se destaca la interacción de los gráficos de Plotly, permitiendo información adicional al pasar el cursor y filtrado de datos.
Se explica cómo hacer imports en Python para utilizar Plotly Express junto con Pandas y Sibor para gestionar datos.
Se accede a bases de datos de prueba de Plotly Express, como 'gapminder', para ejemplificar las visualizaciones.
Se crea un gráfico de barras usando px.bar para mostrar la población de países europeos en 2007.
Se muestra cómo hacer un gráfico de línea con px.line para analizar la evolución de la esperanza de vida en España.
Se utiliza el método query para filtrar datos y el parámetro color para desglosar visualizaciones por países.
Se crea un scatter plot para analizar la relación entre el PIB per cápita y la esperanza de vida de los países.
Se personaliza un scatter plot con parámetros como tamaño de los puntos, color y información en ventanas emergentes.
Se crea una cuadrícula de gráficos para visualizar la evolución de la esperanza de vida por continente y año.
Se muestra cómo hacer histogramas con Plotly Express, personalizando rangos y colores.
Se discute la capacidad de Plotly Express para trabajar con análisis espaciales y se crea un scatter bar Geo.
Se explora la posibilidad de guardar gráficos en diferentes formatos, incluyendo HTML para mantener la interacción.
Se invita a los espectadores a explorar la documentación de Plotly para descubrir más opciones y personalizaciones.
Se concluye el tutorial resaltando la versatilidad de Plotly Express y su facilidad de uso para crear gráficos interactivos.
Transcripts
cuando se trata de visualizar datos en
python Tenemos un montón de opciones
tenemos má Plus lip posiblemente ya lo
habréis escuchado es la biblioteca
fundamental para para hacer
visualizaciones de datos en python Pero
tenemos muchas otras tenemos sibon
tenemos bocket Tenemos un montón vale
hoy vamos a hablar de una opción muy
interesante especialmente si quieres
hacer gráficos eh interactivos vamos a
hablar de
para hacer visualizaciones interactivas
especialmente en páginas web y que a
pesar de estar escrito en en javascript
también vamos a tener la opción de de
utilizarlo a través de su librería
escrita en python es una opción super
interesante y vamos a ver en el vídeo de
hoy o cómo podemos empezar utilizarlo su
sintaxis más básica y algunos ejemplos
de gráficos interactivos que podemos
hacer con ella así que vamos al lío me
lamos a ver canales Y esto es garaje dat
pills
[Música]
aquí tenemos nuestro cuaderno de Júpiter
como suele ser habitual Aquí vamos a ver
el código que vamos a utilizar para
pintar gráficos con plotly Vais a poder
descargar este cuaderno en la
descripción de este vídeo por si queréis
ponerlo en práctica en vuestro propio
ordenador y nada empezamos con Bueno una
breve descripción de de lo que de lo que
me permite plotly Es una herramienta
super potente está escrita en javascript
como ya hemos dicho pero vamos a poder
utilizarla a través de la librería plot
lit en en python plotly Se va se va a
componer de varios módulos y dependiendo
del módulo que escojamos vamos a vamos a
tener acceso a más o menos opciones de
manipulación de nuestros gráficos en
este sentido plusle es una herramienta
superpotente que me va a permitir
utilizando un módulo Graph object vamos
a poder hacer configuración de
absolutamente todos los elementos de un
gráfico que se nos ocurra en este
sentido Plus lip se puede parecer
bastante a más Plus lip en el sentido de
que es una herramienta de bajo nivel que
me permite mucha flexibilidad que me
permite tocar un montón de elementos de
nuestro gráfico pero que eso viene a
Costa de una curva de aprendizaje más
empinada y también muchísimas líneas de
código que voy a necesitar para
configurar todos esos elementos del
gráfico por suerte plotly viene también
con otro módulo que es plotly Express
que es el que vamos a utilizar en el en
el tutorial de hoy que es una versión a
alto nivel de plotly y que permite con
menos líneas de código a hacer gráficos
con menos líneas de código y a un nivel
usuario un poquito más sencillito en
concreto vamos a tener 30 tipos de
visualizaciones no las vamos a poder ver
todas hoy pero bueno os recomiendo que
chequis la la documentación de Plus que
también está muy bien para ver un poco
todo lo que de lo que es capaz la la
herramienta en cualquier caso lo que más
nos va a llamar la atención de plotly
por lo menos A mi parecer es que sus
gráficos van a ser interactivos esto
significa que yo voy a poder pasar el
cursor por encima de diferentes
elementos ent el gráfico Y obtener
información voy a poder mover voy a
poder hacer filtrado poco pareciendo no
más otras herramientas cbi como tablo
como Power bi entonces Esto hace que esa
una herramienta Pues que en el caso de
que tengáis muchos datos y queréis hacer
filtrados seleccionar información y
otras cuestiones prosp va a venir mucho
mejor que otras opciones como má pros
lip o como cbor procedemos entonces a
hacer los imports en este caso vamos a
tratar sobre todo con plusle Express que
el alias que se utiliza comúnmente spx
vamos a descargar también Plus por si
acaso y vamos a tener también un poco de
apoyo pandas y y sibon que lo u tios
para lo utilizaremos para descargar
algunos algunos datos al igual que sibon
plotly viene también o plusle Express
viene con una serie de bases de datos
que podemos utilizar de prueba para
cacharrear para poner en práctica las
diferentes visualizaciones que me ofrece
el paquete para acceder a ellas lo único
que tenemos que hacer es desde aquí si
yo aquí tengo pxd Y si y después del
punto y un tabulador Aquí tengo acceso a
las diferentes bases de datos que
tenemos vale algunos posiblemente os
suenen como puede ser la base de datos
de Iris como puede ser tips hoy nos
vamos a centrar en Gap miner sobre todo
que es una base de datos que me va a
ofrecer información de diferentes países
el p per capita de esos países la
población etcétera etcétera a lo largo
del tiempo Entonces si ponemos gapminder
y corro mi celda Aquí tengo la base de
datos en cuestión vamos a tener
información de diferentes años de
diferentes dientes países esperanza de
vida población el p per capita y aquí
diferentes códigos vale de cómo se
conoce el país vamos a ver entonces
diferentes gráficos que puedo realizar
con con plotly y así vemos un poco cómo
funciona su sintaxis vamos a empezar
haciendo un barplot gráfico de barras
típico en el que vamos a mostrar a nivel
de X diferentes elementos de una
variable categórica en este caso los
países en concreto vamos a hacer un
filtrado aquí para mostrar información
de países europeos en el año 2007 s y
vamos a ordenarlos por población por
países que tienen de más A menos
población y aquí nos aparece Pues en
2007 que es el último año de observación
en esta base de datos pues tenemos
Alemania Francia Reino Unido Turquía
Italia y aquí lo tenemos para mostrar yo
mi primer gráfico voy a utilizar px.bar
y aquí yo le tengo que dar los datos que
voy a utilizar que me voy a quedar con
los 10 primeros países de esta lista y
luego le tengo que decir que va a ir en
el eje de las x que van a ir los países
es decir Alemania Turquía etcétera y en
las y voy a poner la población le puedo
Añadir un título que la población de
países europeos en 2007 lo guardo en una
variable y termino haciendo fixs y aquí
tengo mi primer gráfico voy a tener si
yo paso el cursor por encima tengo más
información me sale esa ventana
emergente donde me va a aparecer
diferentes eh diferente información
entonces Nada luego también tengo aquí
arriba diferentes opciones Yo podría
hacer zoom por ejemplo para acceder a a
ciertos datos voy a poder seleccionar
información incluso voy a poder decirle
a prli directamente que me haga un
Guardado de nuestros datos en versión
png est son opciones que viene ahí por
defecto pero vamos a poder hacer mucho
más directamente con nuestro código otro
gráfico muy interesante es el gráfico de
línea también muy conocido en este caso
lo que vamos a vamos a querer analizar
es la evolución de diferentes variables
en el caso de España Vale entonces
filtramos aquí gminder por España y
tengo aquí mi base de datos más reducida
donde aparecen diferentes datos la
evolución histórica de de España
saltando cada 5 años población p per
capita etcétera etcétera para hacer el
gráfico de línea pues por ejemplo si yo
quiero ver la evolución de la esperanza
de vida de España pues tan simple como
pxl la base de datos la columna de las x
y la columna de las y y aquí tengo como
prosly se encarga de hacer eso vale de
de enseñarme el gráfico ajustarme
ajustarme todo puedo hacer zoom como ya
hemos visto puedo hacer reseteo de los
ejes podría hacer diferentes cosas yo lo
que podría hacer también en vez de ver
solo de España podría ver la evolución
de la esperanza de vida en diferentes
países de Europa Pues aquí hago un
filtrado con el método query y para que
me muestre el desagregado por países voy
a utilizar el parámetro color que este
es igual al parámetro we en sibor eh que
lo vimos en vídeos anteriores Y aquí
vemos como losl me muestra todo el
gráfico también muy interesante la
verdad es que son demasiados países
tantos que que no es difícil de ver cuál
es cuál pero lo interesante es que yo si
voy haciendo si voy haciendo clic en la
leyenda a los diferentes países vemos
como eh Me van a ir desapareciendo me
van a ir desapareciendo países Vale
entonces si yo hago doble clic pues se
me borran todas y me muestra la de
Portugal o aquí se me muestra la de
España esto sería el caso de leyenda Y
esto es lo interesante de esos gráficos
interactivos yo voy a poder hacer
filtrados ir añadiendo países para hacer
comparaciónes de forma mucho más
sencilla otro
gráfico que se utiliza muchísimo en
análisis de datos es eh la nube de
puntos o el scatter plot en este caso
vamos a ver cómo se relacionan el p per
capita y la esperanza de vida de un país
y Aquí vamos a meter bastantes
parámetros para que me salga este
gráfico tan chulo vamos a meter el
filtrado de la información verdad esto
lo podría
quitar
gminder el filtrado del año 2007 le voy
a decir la x y la Ahí le voy a decir
ahora que el tamaño de los de las nubes
de punto vaya en función de de la
población le voy a decir que me coloreé
los países dependiendo de su continente
el tamaño máximo de la de los puntos le
voy a decir 30 si le digo 60 pues van a
ser puntos más grandes vale Y esto ya
pues depende un poco de de lo que
nosotros queramos si yo le digo 10 pues
van a ser puntitos muy chiquititos vale
Y luego Aquí yo también podría jugar con
información de lo que va a aparecer la
ventanita emergente Por ejemplo si yo
enchufo china aquí y esto lo quito vemos
que no me aparece A qué país se refiere
vale esto lo coge por defecto
automáticamente Plus lo que considera
que es información relevante para para
mostrar aquí en este caso me muestra
todas las variables cuantitativas Pero
si yo quisiera ir añadiendo información
por ejemplo en el el título o el nombre
de de esa ventanita emergente Pues si le
pongo country me va poniendo ya la
información le pongo el título y aquí
tengo mi base de datos tan mi gráfico
tan chulo vale puedo hacer el filtrado
como vimos anteriormente también y ahí
Lo tendríamos Yo podría jugar con este
scatter plus para hacer cosas ya más
chulas y aquí pues vamos a tener toda
una batería de de parámetros en los
diferentes gráficos de plotly que me van
a permitir hacer cosas muy chula por
ejemplo en este caso en vez de tener
toda la nube de puntos en un solo
gráfico lo que voy a hacer es un grid
una cuadrícula de gráficos en el que yo
voy a poder jugar por ejemplo con el
faet Call aquí yo voy a jugar con para
que me salga la las diferentes
cuadrículas en este caso las cinco
cuadrículas dependiendo del continente
voy a poder hacer jugar con el año aquí
haciendo ese Animation frame aquí yo voy
a poder ir viendo cómo evoluciona en
este caso la esperanza de vida en
diferentes países voy a poder en este
caso le voy a decir que cada uno de los
puntos se corresponda con un país y que
los trate como elementos idénticos voy a
jugar con el tamaño de los puntos el
color el tamaño todo eso ya lo hemos
visto y además Aquí también estoy
jugando con el template que me permite
jugar con o configurar los parámetros de
estilo de mi gráfico en este caso pues
le voy a meter el parámetro gg plot pero
le podría meter otro tipo de estilos que
tiene también disponible Plus lit otro
gráfico muy interesante los histogramas
también es un clásico Ya lo hemos
explicado anteriormente una
variable cuantitativa como puede ser la
edad de los la edad de los pasajeros del
Titanic y
en este caso va a ser la edad el número
de beins que es un clásico eh Cuánta
cuántos rangos del mismo tamaño queremos
si yo le pongo cinco o si pongo 50 Pues
tengo más rangos si le pongo cinco voy a
tener muy pocos y aquí pues Tendremos
que jugar nosotros hasta encontrar con
el que mejor se adecúe a nuestros datos
puedo jugar también con el color para
que me
desagregar en este caso el sexo antes
tenía el puerto de embarque y importante
Aquí también juego con la el parámetro
opacity que es lo que me Mostrar es eh
cierta transparencia vale para que vea
los gráficos que están superpuestos uno
encima del otro y ya por último tenemos
muchas más opciones per uno de los de
mis favoritos en plossl cosas
interesantes es poder trabajar con
análisis espacial Vale entonces esta
herramienta combina genial con
herramientas geoespaciales como
geopandas y lo que voy a hacer aquí es
hacer el scatter bar Geo vamos a tener
diferentes gráficos que los vamos a ver
todos con Go cuando se trata de gráficos
espaciales y aquí pues le meto diferente
información la base de datos en este
caso location es importante es el
parámetro que le va a decir a A plot lif
dónde Mostrar la información dentro de
un mapa en este caso utilizo la columna
ISO
gminder espera Aquí tengo que poner
gminder si vemos gas minder aquí la
columna ISO Alfa es el código ISO de los
países Vale entonces esto por debajo
Plus va a identificar este código con
unas coordenadas que las va a poder
poner correctamente en el mapa entonces
con location ISO alfa el color para el
continente cuando hago click el overname
otra vez pues el nombre del país y luego
juego aquí con la proyección que Plus me
va a venir con diferentes proyecciones
en este caso proyección de natural Earth
y pues yo podría ir pasando por los
diferentes puntos para ver la población
de de los diferentes países de forma
geolocalizada Yo podría jugar con el con
la proyección en este caso vemos una una
proyección muy chula que es la en
proyección forma de esfera Y si yo de
hecho arrastro pues veo que voy a poder
voy a poder dar la vuelta a la tierra lo
cual es muy interesante las opciones con
plusle son infinitas y después de Y
bueno ya os digo que esto es plusle
Express pero si quisiéramos jugar con
muchos más muchas más opciones en muchos
más cuestiones estilísticos y detalles
de nuestro gráfico Plus nos va a dejar
todo lo que queramos y Ahí os animo a
que veáis la documentación para ver
todas las opciones porque son son
prácticamente infinitas una vez que
tenemos nuestro gráfico lo último que
nos quedaría es guardar nuestra imagen
vamos a este gráfico para utilizarlo de
prueba y nada pl me va a ofrecer varias
opciones de guardar voy a poder guardar
tanto en en versión estática como puede
ser formato png o svg o png hay un
montón vale jpeg PDF también y todas
vamos a utilizar un poco el mismo método
grite image y en este caso cuando yo las
guardo Pues tengo la la imagen en
estático vale Pero si yo quisiera tener
ese carácter interactivo de mis gráficos
Yo podría guardarlo en formato html vale
Y este html yo lo voy a poder insertar
en una página web para que los usuarios
de esa página puedan utilizarlo vale
Aquí tengo el ejemplo figura tres el día
que me confíe en html y Aquí vemos que
pues yo podría perfectamente seguir
jugando Entonces esta es la magia de
sibon opción es muchísima sí que es
bastante Es una herramienta que la
versión Express lly Express está
bastante guay sencillita podemos hacer
cosas con pocas líneas de código pero sí
que sí que al final Si queremos hacer
cosas más complejas vamos a tener que
hacer hacer búsqueda de información
muchas líneas de código y rompernos un
poquito la cabeza para conseguir lo que
queremos Así que esto ha sido todo
Espero que os haya gustado este breve
tutorial sobre plodi Es una herramienta
que a mí me encanta y siempre que
necesito hacer gráficos interactivos
recurro a ella si tenéis dudas o
preguntas dejarlas en los comentarios y
í os contestaremos Y si os ha gustado el
vídeo por favor suscribiros al Canal que
ahí vamos a seguir pues subiendo
periódicamente vídeo vídeos tan chulos
como este sobre analítica y ciencia de
datos Así que nada nos vemos
Próximamente en nuevos vídeos
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