La imagen que sale del script

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

ventas = pd.DataFrame({
    "mes": ["Ene", "Feb", "Mar", "Abr", "May", "Jun"],
    "ventas": [82, 88, 95, 93, 105, 117]})

print("ventas mes a mes:")
print(ventas.to_string(index=False))
variacion = ventas["ventas"].diff()
print("\nvariacion contra el mes anterior:")
for mes, v in zip(ventas["mes"][1:], variacion[1:]):
    print("  %s %+.0f" % (mes, v))
print("\nunico retroceso:", ventas.loc[variacion.idxmin(), "mes"])

sns.set_theme(style="whitegrid")
fig, ax = plt.subplots()
sns.lineplot(data=ventas, x="mes", y="ventas", marker="o",
             errorbar=None, ax=ax)
ax.set(title="Ventas mensuales del primer semestre",
       xlabel="Mes", ylabel="Ventas (unidades)")
fig.tight_layout()
# tight_layout acomoda los margenes ANTES de guardar, y a diferencia del
# recorte automatico al contenido no cambia el tamano del lienzo: el
# archivo mide lo mismo en cualquier maquina. La leccion lo explica.
fig.savefig("informe_ventas.png", dpi=300)
plt.show()

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

ANCHO_PULGADAS = 7.2
ALTO_PULGADAS = 4.0

tabla = pd.DataFrame({"dpi": [72, 100, 150, 300]})
tabla["ancho_px"] = (tabla["dpi"] * ANCHO_PULGADAS).astype(int)
tabla["alto_px"] = (tabla["dpi"] * ALTO_PULGADAS).astype(int)
tabla["destino"] = ["Borrador en pantalla", "Pantalla y web",
                    "Presentacion proyectada", "Informe impreso"]

print("lienzo de %.1f por %.1f pulgadas" % (ANCHO_PULGADAS, ALTO_PULGADAS))
print(tabla.to_string(index=False))
print("\nEl dpi NO cambia el tamano del texto respecto del grafico:")
print("una figura a 300 dpi tiene las mismas proporciones que a 100,")
print("con cuatro veces mas pixeles. Para agrandar la letra se cambia")
print("font.size o figsize, no el dpi.")

sns.set_theme(style="whitegrid")
fig, ax = plt.subplots()
sns.barplot(data=tabla, x="dpi", y="ancho_px", hue="dpi",
            palette="viridis", legend=False, ax=ax)
ax.bar_label(ax.containers[0], fmt="%d px", padding=2, fontsize=9)
ax.set(title="Pixeles de ancho segun el dpi, con figsize fijo",
       xlabel="dpi", ylabel="Ancho en pixeles")
ax.margins(y=0.15)
fig.tight_layout()
plt.show()

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

entregas = pd.DataFrame({
    "zona": ["Norte", "Sur", "Centro", "Oeste"],
    "demora": [22.4, 41.8, 19.1, 25.6]})

print("demora promedio por zona, en minutos:")
print(entregas.to_string(index=False))
peor = entregas.loc[entregas["demora"].idxmax()]
print("\npeor zona:", peor["zona"], "con", peor["demora"], "minutos")
print("diferencia contra la mejor: %.1f minutos"
      % (entregas["demora"].max() - entregas["demora"].min()))
print("\nLos numeros son identicos en los dos paneles. Lo que cambia es")
print("cuanto trabajo tiene que hacer quien mira para entenderlos.")

sns.set_theme(style="whitegrid")
fig, axes = plt.subplots(2, 1, figsize=(7.2, 5.2))

sns.barplot(data=entregas, x="zona", y="demora", hue="zona",
            palette="Set2", legend=False, ax=axes[0])
axes[0].set_xlabel("")
axes[0].set_ylabel("")

# Gris para todo menos la zona que el grafico viene a senalar.
destacado = ["#c9ccd1" if z != peor["zona"] else "#d7263d"
             for z in entregas["zona"]]
sns.barplot(data=entregas, x="zona", y="demora", hue="zona",
            palette=destacado, legend=False, ax=axes[1])
axes[1].bar_label(axes[1].containers[0], fmt="%.1f", padding=2, fontsize=9)
axes[1].set(title="El Sur demora el doble que el Centro (agosto 2026)",
            xlabel="Zona de reparto", ylabel="Demora promedio (minutos)")
axes[1].margins(y=0.15)

fig.tight_layout()
plt.show()