SAVETEMBER HEMAT MAKSIMAL! DISC. 95%
Belajar Data 6 Bulan HANYA Rp. 149K!
0 Hari 2 Jam 20 Menit 35 Detik

Cara Gunakan ChatGPT untuk coding NumPy Python

Belajar Data Science di Rumah 10-Agustus-2023
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/2-longtail-kamis-09-3-2023-08-10-224652_x_Thumbnail800.jpg

Dalam era transformasi digital saat ini, AI semakin memperluas kemampuan manusia dalam berbagai bidang, termasuk pemrograman. Salah satu terobosannya yaitu ChatGPT, sebuah model bahasa buatan yang dikembangkan oleh OpenAI. Model ini dapat membantu kalian menyelesaikan berbagai tugas pemrograman, termasuk pengolahan data dengan NumPy dalam Python.


Wah pasti penasaran ya? Nah, artikel ini akan membantu SahabatDQ mengenal lebih dekat tentang NumPy Python dan cara menggunakan ChatGPT untuk memahami dan menyelesaikan masalah yang berkaitan dengan NumPy. Yuk, tanpa berlama-lama lagi langsung simak pembahasan di bawah ini. Kalian juga bisa praktik supaya lebih cepat paham!


1. Apa itu NumPy?

NumPy adalah salah satu library yang sangat penting dalam Python. Singkatan dari "Numerical Python” ini memungkinkan kalian untuk melakukan manipulasi data numerik dengan cepat, efisien, dan mudah. Library ini menyediakan array multidimensi dan berbagai fungsi matematika yang dapat bekerja dengan array ini. Fitur-fitur utama NumPy di antaranya yaitu:

  • Array multidimensi. NumPy menyediakan struktur data array yang dapat memiliki lebih dari satu dimensi. Sehingga memungkinkan representasi yang efisien untuk data seperti matriks, vektor, dan tensor. Array multidimensi ini juga mendukung berbagai tipe data numerik seperti integer, float, dan kompleks.

  • Indeks dan slicing. Seperti list Python, array NumPy dapat diindeks dan diiris (sliced), tetapi NumPy menyediakan lebih banyak fleksibilitas, termasuk indeks negatif, slicing multidimensi, dan kemampuan untuk melakukan operasi pada hasil irisan tanpa perlu membuat salinan data.


Baca juga : Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner


2. Contoh Penggunaan NumPy Python

Untuk memahami lebih jauh, kita belajar lewat studi kasus ya. Misalkan kalian memiliki data cuaca sederhana seperti berikut ini.

Artificial Intelligence

Kemudian kita ingin mengetahui rata-rata maksimum dan minimum dari data tersebut. Nah, dengan NumPy kita bisa mengetahui nilai tersebut.

Artificial Intelligence

Berikut penjelasan per baris sintaksnya.

  • import numpy as np: Baris ini mengimpor NumPy dengan menggunakan alias np, sehingga kita dapat menggunakan fungsi-fungsi NumPy dengan menuliskan np.nama_fungsi.

  • suhu_maks = np.array([25.0, 24.2, 26.8, 27.5, 23.6]): Di baris ini, kita membuat array NumPy suhu_maks yang berisi suhu maksimum untuk setiap hari. Array ini diinisialisasi dengan nilai-nilai yang diberikan.

  • suhu_min = np.array([15.5, 16.8, 17.2, 18.5, 14.9]): Mirip dengan langkah sebelumnya, kita membuat array NumPy suhu_min yang berisi suhu minimum untuk setiap hari.

  • rata2_maks = np.mean(suhu_maks): Baris ini menggunakan fungsi np.mean() dari NumPy untuk menghitung rata-rata suhu maksimum. Fungsi ini mengambil array sebagai argumen dan mengembalikan rata-rata dari semua elemen dalam array tersebut. Arti yang sama pada rata2_min.

  • print("Rata-rata suhu maksimum:", rata2_maks): Ini adalah perintah cetak yang mencetak nilai rata-rata suhu maksimum ke layar. Sama juga dengan print selanjutnya.


3. Cara Gunakan ChatGPT untuk Coding NumPy

Menggunakan ChatGPT untuk membantu membuat kode NumPy cukup mudah. Kalian dapat mulai dnegan menjelaskan apa yang ingin diinginkan dengan kode tersebut, dan ChatGPT dapat memberikan contoh kode, menjelaskan konsep, atau memberikan solusi untuk masalah yang ada. Berikut beberapa prompt yang bisa digunakan untuk memahami NumPy dengan lebih mudah melalui ChatGPT.

Artificial Intelligence

ChatGPT akan dengan cepat memberi kita contoh penggunaannya.

Artificial Intelligence

Atau mungkin kalian ingin contoh studi kasus yang sederhana agar dapat memahami penggunaan NumPy dalam praktik masalah secara langsung.

Artificial Intelligence

ChatGPT akan memberikan contoh dari kehidupan sehari-hari. Masing-masing prompt biasanya akan menghasilkan output studi kasus yang berbeda. Dalam praktik ini ChatGPT memberikan contoh untuk menghitung indeks masa tubuh.

Artificial Intelligence

Kalian bisa melakukan eksplorasi lebih lanjut dengan meminta pembahasan di setiap baris kodenya atau mungkin meminta contoh yang lain.


Baca juga : Konsep Artificial Intelligence & Machine Learning


Hebat ya produk buatan AI satu ini. Belajar coding jadi lebih mudah dan menyenangkan! Ingin tahu lebih lanjut penggunaan ChatGPT dalam membantu belajar coding?


Platform belajar online DQLab siap menjawab keresahan kalian. Modul ajar di platform ini sangat lengkap baik untuk pemula sampai tingkat mahir. Begitu juga dilengkapi studi kasus yang membantu kalian belajar memecahkan masalah dari berbagai industri. Jadi, tidak terbatas soal perulangan saja, nih. DQLab juga mengintegrasikan modul dan ChatGPT , sehingga:

  • Membantu kalian menjelaskan lebih detail code yang sedang dipelajari

  • Membantu menemukan code yang salah atau tidak sesuai

  • Memberikan solusi atas problem yang dihadapi pada code

  • Membantu kalian belajar kapanpun dan dimanapun

Selain itu, DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Tunggu apa lagi, segera ikuti Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner dan persiapkan diri untuk mahir membuat code apapun dengan Python! 


Penulis : Dita Feby 

Editor : Annissa Widya



Mulai Karier
sebagai Praktisi Data
Bersama DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah pertamamu untuk mengenal Data Science.

Buat Akun Gratis Dengan :

https://dqlab.id/files/dqlab/file/data-web-1/data-user-2/50040333a3a5d46bf130664e5870ebc6/8be7fae4b69abead22aa9296bcab7b4b.jpg Sign-Up dengan Google

https://dqlab.id/files/dqlab/file/data-web-1/data-user-2/50040333a3a5d46bf130664e5870ebc6/d0aa879292fb427c0978d2a12b416e98.jpg Sign-Up dengan Facebook

Atau Buat Dengan :