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_test.py

@@ -0,0 +1,100 @@
+"""Tests para relationship_scatter_figure (scatter de un par numérico, grupo eda).
+
+Usa el backend Agg sin pyplot global; no muestra ni guarda figuras. Cada test
+cierra explícitamente la Figure construida (matplotlib.pyplot.close) para no
+acumular estado entre tests.
+"""
+
+import os
+import sys
+
+sys.path.insert(0, os.path.dirname(__file__))
+
+import matplotlib
+
+matplotlib.use("Agg")
+
+import matplotlib.pyplot as plt  # noqa: E402
+from matplotlib.collections import PathCollection  # noqa: E402
+from matplotlib.figure import Figure  # noqa: E402
+
+from relationship_scatter_figure import relationship_scatter_figure
+
+
+def _scatter_offsets(fig):
+    """Return the plotted points of the first PathCollection (scatter) found."""
+    for ax in fig.axes:
+        for coll in ax.collections:
+            if isinstance(coll, PathCollection):
+                return coll.get_offsets()
+    return None
+
+
+def test_returns_figure():
+    xs = [float(i) for i in range(20)]
+    ys = [2.0 * x + 1.0 for x in xs]  # y = 2x + 1
+    classification = {
+        "tipo": "lineal",
+        "pearson": 1.0,
+        "r2_linear": 1.0,
+        "spearman": 1.0,
+        "r2_poly2": 1.0,
+        "r2_poly3": 1.0,
+        "best_degree": 1,
+        "coeffs": [2.0, 1.0],
+    }
+    fig = relationship_scatter_figure(
+        xs, ys, x_label="a", y_label="b", classification=classification
+    )
+    assert hasattr(fig, "savefig")
+    assert len(fig.axes) >= 1
+    plt.close(fig)
+
+
+def test_downsample_determinista():
+    n = 5000
+    xs = [float(i) for i in range(n)]
+    ys = [0.5 * x for x in xs]
+    classification = {
+        "tipo": "lineal",
+        "pearson": 1.0,
+        "r2_linear": 1.0,
+        "spearman": 1.0,
+        "r2_poly2": 1.0,
+        "r2_poly3": 1.0,
+        "best_degree": 1,
+        "coeffs": [0.5, 0.0],
+    }
+    fig = relationship_scatter_figure(
+        xs, ys, x_label="x", y_label="y", classification=classification, max_points=1000
+    )
+    assert isinstance(fig, Figure)
+    offsets = _scatter_offsets(fig)
+    assert offsets is not None
+    # El nº de puntos dibujados no debe exceder el cap.
+    assert len(offsets) <= 1000
+    plt.close(fig)
+
+
+def test_empty_no_lanza():
+    fig = relationship_scatter_figure([], [], x_label="x", y_label="y")
+    assert isinstance(fig, Figure)
+    plt.close(fig)
+
+
+def test_classification_none():
+    # Solo se ejecuta si el módulo hermano classify_relationship_type existe.
+    try:
+        import classify_relationship_type  # noqa: F401
+    except Exception:
+        import pytest
+
+        pytest.skip("classify_relationship_type aún no disponible")
+    xs = [float(i) for i in range(30)]
+    ys = [3.0 * x - 2.0 for x in xs]
+    fig = relationship_scatter_figure(
+        xs, ys, x_label="a", y_label="b", classification=None
+    )
+    assert isinstance(fig, Figure)
+    assert len(fig.axes) >= 1
+    plt.close(fig)