feat(eda): rasterizar join graph a Figure matplotlib real en el capitulo de relaciones

draw_join_graph_figure (datascience, grupo eda): dibuja el join graph de la base
como una matplotlib Figure real (networkx spring_layout seed=42, nodos = tablas,
hubs destacados, flechas dirigidas con etiqueta from_col->to_col + cardinalidad).
Nunca lanza: devuelve una Figure de error si algo falla; entrada vacia -> Figure
'Sin relaciones FK detectadas'.

render_automatic_eda_folder ahora inserta esa Figure (bloque Figure lazy via make)
en el capitulo de relaciones cuando hay edges, ademas del texto Mermaid (util para
el MD/LLM). Antes solo se volcaba el texto del grafo; ahora el PDF/PPTX muestran el
diagrama dibujado. Tests nuevos: la Figure real se construye con edges y se omite
sin edges.

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>

python/functions/pipelines/render_automatic_eda_folder.md

@@ -6,7 +6,7 @@ domain: pipelines
 purity: impure
 version: "1.0.0"
 signature: "def render_automatic_eda_folder(path: str, out_dir: str = \"reports\", basename: str = None, profile_level: str = \"standard\", emit_pdf: bool = True, emit_pptx: bool = True, emit_md: bool = True, per_table_eda: bool = False, min_inclusion: float = 0.9, ctx_extra: dict = None) -> dict"
-description: "Informe AutomaticEDA a nivel de BASE one-shot de una CARPETA de archivos tabulares (CSV/Parquet/JSON) o de una DuckDB existente. Carga la carpeta a una DuckDB temporal con load_folder_to_duckdb (o usa la DuckDB dada directa), perfila TODA la base con profile_database (resumen de cada tabla + FK candidatas por containment + join graph con diagrama Mermaid), ENSAMBLA un documento-base por capitulos (portada-base con nombre/n tablas/totales/fecha/fuente, resumen de tablas con una fila por tabla, y relaciones inter-tabla con la tabla de FK candidatas + el diagrama Mermaid) y lo renderiza con el motor AutomaticEDA a PDF (A5 movil), PPTX (16:9) y Markdown autocontenido a la vez. Con per_table_eda=True anexa los capitulos de mini-EDA de cada tabla (build_document por tabla). Es el hermano a nivel de base de render_automatic_eda (que perfila UNA tabla): aqui el informe es de la base y de sus relaciones. Devuelve las rutas de PDF/PPTX/MD, el manifiesto y el DatabaseProfile."
+description: "Informe AutomaticEDA a nivel de BASE one-shot de una CARPETA de archivos tabulares (CSV/Parquet/JSON) o de una DuckDB existente. Carga la carpeta a una DuckDB temporal con load_folder_to_duckdb (o usa la DuckDB dada directa), perfila TODA la base con profile_database (resumen de cada tabla + FK candidatas por containment + join graph con diagrama Mermaid), ENSAMBLA un documento-base por capitulos (portada-base con nombre/n tablas/totales/fecha/fuente, resumen de tablas con una fila por tabla, y relaciones inter-tabla con la tabla de FK candidatas + una Figure matplotlib REAL del join graph dibujada con draw_join_graph_figure mas el texto Mermaid) y lo renderiza con el motor AutomaticEDA a PDF (A5 movil), PPTX (16:9) y Markdown autocontenido a la vez. Con per_table_eda=True anexa los capitulos de mini-EDA de cada tabla (build_document por tabla). Es el hermano a nivel de base de render_automatic_eda (que perfila UNA tabla): aqui el informe es de la base y de sus relaciones. Devuelve las rutas de PDF/PPTX/MD, el manifiesto y el DatabaseProfile."
 tags: [eda, duckdb, database, profiling, relations, pipeline, dataops, report, pdf, pptx, launcher]
 uses_functions:
   - load_folder_to_duckdb_py_infra
@@ -14,6 +14,7 @@ uses_functions:
   - render_automatic_eda_pdf_py_datascience
   - render_automatic_eda_pptx_py_datascience
   - render_automatic_eda_markdown_py_datascience
+  - draw_join_graph_figure_py_datascience
 uses_types: []
 returns: []
 returns_optional: false
@@ -105,8 +106,10 @@ anexado.
   path inexistente → `{status:'error'}` (no lanza).
 - El escaneo de la carpeta es **no recursivo** (solo el primer nivel) y por
   defecto cubre `*.csv,*.parquet,*.json` (ver `load_folder_to_duckdb`).
-- El diagrama Mermaid se vuelca como **bloque de código**: en el Markdown queda
-  como diagrama renderizable; en PDF/PPTX se muestra el **texto** del grafo (no
-  se rasteriza el diagrama a imagen en esta versión).
+- El join graph se rasteriza a una **Figure matplotlib real** (vía
+  `draw_join_graph_figure`) que aparece dibujada en PDF/PPTX (nodos = tablas,
+  flechas = FK). Además, el **texto Mermaid** del grafo se incluye como bloque de
+  código (en el Markdown queda como diagrama renderizable y es útil para pegar a
+  un LLM).
 - Carpeta vacía o con 1 sola tabla: funciona igual; el capítulo de relaciones
   dice "sin FK". dict-no-throw en todos los caminos.