feat(eda): scatters de pares más correlacionados + tipo de relación en capítulo CORRELACION

Añade al capítulo `correlacion` del AutomaticEDA la visualización con scatters de
los pares numérico-numérico más correlacionados (positiva y negativamente) y,
para cada uno, la clasificación del tipo de relación: lineal, polinómica
(grado 2/3), monótona no-lineal o débil/sin forma.

Funciones nuevas del registry (dominio datascience, grupo eda):
- classify_relationship_type_py_datascience (pura): dadas dos listas numéricas
  pareadas, cruza Pearson r (lineal), Spearman ρ (monótona) y ajustes
  polinómicos de grado 2 y 3 (numpy.polyfit + R² manual) para etiquetar la
  forma. Reusa pearson y spearman_corr del registry. Umbrales calibrados para
  datos reales discretos/ruidosos (orden: débil → monótona → polinómica →
  lineal). Devuelve los coeficientes del mejor modelo para pintar la curva.
  No-throw.
- relationship_scatter_figure_py_datascience (impure): construye la Figure
  matplotlib del scatter de un par con su recta/curva de ajuste y una anotación
  del tipo + métricas (r, ρ, R²lin, R²poly). Backend Agg sin pyplot global,
  downsample determinista de los puntos dibujados, tendencia ordenada (binned /
  por valor) para el caso monótona sin polinomio. Defensiva ante vacío.

Capítulo correlacion.py (1.0.0 → 1.1.0): nueva sección "Relaciones más fuertes
(scatter)" tras la matriz + tablas top. Toma los top-K pares num↔num por |valor|
de profile['correlations']['pairs'], obtiene los datos crudos de cada par desde
ctx['raw_numeric'] y emite, por par, un Figure dentro de un Group keep-together
junto a una nota de texto con el tipo de relación (extraíble por pdftotext).
Solo num↔num: los pares cat↔cat (Cramér's V) y num↔cat (razón de correlación)
no llevan scatter. Cuando no hay raw_numeric (perfil lite/agregado o ctx None)
los scatters se omiten sin lanzar; la matriz + tablas siguen.

Verificado: golden EDA de titanic (run_models) — el capítulo Correlación del PDF
y PPTX incluye los scatters (pclass↔fare → monótona no-lineal, sibsp↔parch →
lineal, …) con su ajuste y etiqueta de tipo en texto. Tests de clasificación
sintética (lineal, y=x² → polinómica, y=exp(x) → monótona, ruido → débil) +
tests del capítulo (golden con raw_numeric, edge sin raw, par sin columna). Suite
automatic_eda + pipeline render_automatic_eda verde (141 passed). fn index sin
error.

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

python/functions/datascience/relationship_scatter_figure.md

@@ -0,0 +1,122 @@
+---
+id: relationship_scatter_figure_py_datascience
+name: relationship_scatter_figure
+kind: function
+lang: py
+domain: datascience
+version: "1.0.0"
+purity: impure
+signature: "def relationship_scatter_figure(xs: list, ys: list, x_label: str = \"\", y_label: str = \"\", classification: dict = None, max_points: int = 2000) -> \"matplotlib.figure.Figure\""
+description: "Construye una figura matplotlib scatter de un par de variables numéricas con su curva/recta de ajuste y una anotación del tipo de relación (lineal, polinómica grado 2/3, monótona no-lineal, etc.) más sus métricas (r, ρ, R²lin, R²poly). Consume el dict de classify_relationship_type; si es None lo calcula internamente reusando esa función. Devuelve un matplotlib.figure.Figure listo para rasterizar por el renderer del informe EDA (PDF/PPTX). Backend Agg sin pyplot global; downsample determinista de los puntos dibujados; defensivo ante vacío/None."
+tags: [eda, correlation, scatter, relationship, matplotlib, figure, visualization, datascience, impure]
+uses_functions: [classify_relationship_type_py_datascience]
+uses_types: []
+returns: []
+returns_optional: false
+error_type: "error_go_core"
+imports: [matplotlib, numpy]
+example: |
+  from relationship_scatter_figure import relationship_scatter_figure
+  xs = [float(i) for i in range(100)]
+  ys = [0.5 * x * x - x + 3 for x in xs]
+  classification = {
+      "tipo": "polinómica (grado 2)", "pearson": 0.97, "spearman": 0.99,
+      "r2_linear": 0.92, "r2_poly2": 0.999, "r2_poly3": 0.999,
+      "best_degree": 2, "coeffs": [0.5, -1.0, 3.0],
+  }
+  fig = relationship_scatter_figure(xs, ys, x_label="dosis", y_label="efecto", classification=classification)
+tested: true
+tests:
+  - "test_returns_figure"
+  - "test_downsample_determinista"
+  - "test_empty_no_lanza"
+  - "test_classification_none"
+test_file_path: "python/functions/datascience/relationship_scatter_figure_test.py"
+file_path: "python/functions/datascience/relationship_scatter_figure.py"
+params:
+  - name: xs
+    desc: "Lista (o tupla) de valores x. Se emparejan por índice con ys. Valores None, bool, NaN o inf descartan ese par (lectura defensiva)."
+  - name: ys
+    desc: "Lista (o tupla) de valores y, paralela a xs. Mismas reglas defensivas que xs."
+  - name: x_label
+    desc: "Etiqueta del eje/título para la variable x. Default \"\" (en el título cae a \"x\")."
+  - name: y_label
+    desc: "Etiqueta del eje/título para la variable y. Default \"\" (en el título cae a \"y\")."
+  - name: classification
+    desc: "Opcional. Dict de classify_relationship_type con claves tipo, pearson, r2_linear, spearman, r2_poly2, r2_poly3, best_degree, coeffs. Si es None se calcula internamente importando y llamando a classify_relationship_type sobre los pares limpios (self-contained). Si el módulo hermano no está disponible, se dibuja el scatter sin curva de ajuste ni anotación. Default None."
+  - name: max_points
+    desc: "Tope del nº de puntos DIBUJADOS. Si los pares limpios superan el tope, la nube se submuestrea por paso fijo ceil(n/max_points) tomando pairs[::step] — DETERMINISTA, no aleatorio, reproducible. La clasificación/ajuste usa SIEMPRE todos los pares limpios; el downsample solo adelgaza el dibujo. Valor no-positivo o no-int desactiva el downsample. Default 2000."
+output: "Un matplotlib.figure.Figure (figsize 6.4x4.0, dpi 150) con un Axes scatter (puntos semitransparentes alpha 0.5, color #4C72B0), la curva/recta de ajuste (numpy.polyval sobre coeffs, color #C44E52) cuando hay un ajuste polinómico disponible, título \"{x_label} ↔ {y_label}\", labels de ejes y una caja de anotación en la esquina superior izquierda con el tipo de relación y las métricas disponibles (r, ρ, R²lin, R²poly; se omiten las None). Si tras la limpieza hay menos de 2 pares válidos, devuelve igualmente una Figure con un texto centrado \"Sin datos suficientes para el scatter\" (nunca lanza). El caller rasteriza/cierra la figura; la función no la muestra ni la guarda."
+---
+
+## Ejemplo
+
+```python
+from relationship_scatter_figure import relationship_scatter_figure
+
+# Par numérico con relación cuadrática y su clasificación (de
+# classify_relationship_type). Pasándola explícita evitas recomputarla.
+xs = [float(i) for i in range(100)]
+ys = [0.5 * x * x - x + 3 for x in xs]
+classification = {
+    "tipo": "polinómica (grado 2)",
+    "pearson": 0.97,
+    "spearman": 0.99,
+    "r2_linear": 0.92,
+    "r2_poly2": 0.999,
+    "r2_poly3": 0.999,
+    "best_degree": 2,
+    "coeffs": [0.5, -1.0, 3.0],
+}
+
+fig = relationship_scatter_figure(
+    xs, ys, x_label="dosis", y_label="efecto", classification=classification
+)
+
+# El renderer del informe lo rasteriza; aquí solo persistimos para inspección.
+fig.savefig("/tmp/scatter_dosis_efecto.png")
+
+# Con classification=None la función la calcula internamente (self-contained):
+fig2 = relationship_scatter_figure(xs, ys, x_label="dosis", y_label="efecto")
+```
+
+## Cuando usarla
+
+Úsala dentro del informe EDA automático cuando quieras visualizar de un vistazo
+la relación entre dos variables numéricas: la nube de puntos, la curva que mejor
+la ajusta y una etiqueta legible del tipo de relación con sus métricas. Es la
+pareja "vista humana" de `classify_relationship_type`: esa función decide el
+tipo y los coeficientes; esta los pinta en una `Figure` que el renderer del
+informe rasteriza a PDF/PPTX. Pásale el dict de clasificación si ya lo tienes
+calculado (evitas recomputar el ajuste); si no, déjalo en `None` y la función lo
+resuelve sola sobre los pares limpios. Pensada para móvil: anotación pequeña
+(fontsize 8) y nube adelgazada por `max_points` para que el PDF no pese.
+
+## Gotchas
+
+- **Impura por matplotlib.** Toca la maquinaria de render. Usa el backend `Agg`
+  y la API orientada a objetos `Figure`/`add_subplot` — NUNCA `pyplot.*` aquí,
+  para no tocar el estado global ni filtrar figuras entre llamadas. `pyplot` NO
+  es thread-safe; esta función lo evita construyendo el `Figure` directamente,
+  así que es segura de llamar en bucle desde el renderer.
+- **El caller cierra la figura.** Devuelve el `Figure` pero no lo muestra ni lo
+  guarda. Quien la consume debe rasterizarla y luego liberarla
+  (`matplotlib.pyplot.close(fig)`) para no acumular memoria en lotes grandes de
+  pares de columnas.
+- **Downsample determinista, solo del dibujo.** Cuando los pares limpios superan
+  `max_points`, la nube DIBUJADA se adelgaza por paso fijo `pairs[::step]`
+  (reproducible, no aleatorio). La clasificación y el ajuste usan SIEMPRE todos
+  los pares limpios; el downsample no altera las métricas ni la curva.
+- **`classification=None` ⇒ se calcula sola.** Importa y llama a
+  `classify_relationship_type` sobre los pares limpios. Si ese módulo hermano no
+  está disponible (entorno incompleto), NO lanza: dibuja el scatter sin curva de
+  ajuste ni anotación. Pasar la clasificación explícita es más barato (no
+  recomputa el ajuste).
+- **Sin curva para `monótona no-lineal`.** Cuando `coeffs` es `None` o
+  `best_degree` es `None` (p.ej. tipo "monótona no-lineal"), no se pinta recta
+  polinómica — solo la nube y la anotación. Tampoco se dibuja la curva si el
+  rango de x es nulo (todos los x iguales). Nunca falla por esto.
+- **Defensiva, nunca lanza.** `xs=[]`, `ys=[]`, menos de 2 pares válidos, ends
+  `None`/`bool`/`NaN`/`inf` o `coeffs` malformado se manejan sin error: en el
+  peor caso devuelve una `Figure` con "Sin datos suficientes para el scatter".
+  No envuelvas la llamada en try/except por miedo a un raise — no lo hay.