Cara Pakai ChatGPT untuk Belajar Library Python

Python telah menjadi salah satu bahasa pemrograman yang sangat populer dalam dunia data science. Dengan sintaks yang mudah dipahami dan kemampuan yang luas, Python menjadi pilihan utama bagi praktisi data atau developer untuk membangun berbagai aplikasi dan melakukan analisis data yang kompleks.

Namun, dengan banyaknya library yang tersedia, memahami dan menggunakan library Python yang tepat pasti melelahkan. Di sinilah ChatGPT hadir sebagai asisten virtual yang pintar dan bagi kalian. Bagaimana cara memanfaatkannya untuk belajar library tersebut? Yuk pahami detailnya dengan membaca pembahasan berikut! Kalian juga bisa praktikkan secara langsung, nih.

1. Mengenal Library Python

Library Python adalah kumpulan kode yang telah dikembangkan sebelumnya untuk mempermudah tugas-tugas pemrograman tertentu dalam bahasa pemrograman Python. Library ini berisi fungsi, kelas, dan metode yang dapat digunakan untuk melakukan berbagai operasi atau menyelesaikan tugas-tugas umum dengan cara yang efisien dan efektif.

Python memiliki banyak library yang luas dan beragam untuk berbagai kebutuhan. Beberapa contoh library populer dalam Python termasuk:

• NumPy: Library untuk operasi numerik dan komputasi ilmiah. NumPy menyediakan struktur data array multidimensi yang efisien dan berbagai fungsi matematika untuk memanipulasi data numerik.

• Pandas: Library untuk manipulasi dan analisis data. Pandas menyediakan struktur data tingkat tinggi, seperti DataFrame, yang memungkinkan pengolahan data tabular dengan mudah.

• Matplotlib: Library untuk visualisasi data. Matplotlib menyediakan fungsi untuk membuat grafik dan plot yang beragam, dari grafik garis hingga histogram, dengan kemampuan untuk menyesuaikan tampilan grafik.

  
  

2. Library Numpy

NumPy adalah sebuah library dalam bahasa pemrograman Python yang digunakan untuk komputasi numerik. Library ini menyediakan struktur data yang efisien, yaitu array multidimensi, serta berbagai fungsi matematika yang memungkinkan kalian melakukan operasi numerik dengan cepat dan efisien.

Salah satu keunggulan utama NumPy adalah penggunaan array N-dimensional (ndarray). Array NumPy mirip dengan list dalam Python, tetapi memiliki beberapa perbedaan penting. Array NumPy adalah struktur data yang homogen, yang berarti semua elemennya memiliki tipe data yang sama. Karena sifat homogen ini, array NumPy lebih efisien dalam penggunaan memori dan operasi komputasi dibandingkan dengan list Python.

Selanjutnya, kita coba meminta ChatGPT membuatkan contoh coding menggunakan NumPy.

Berikut jawaban ChatGPT.

Dijelaskan pula output dan maksud coding tersebut.

Wah, mudah sekali ya belajar coding sekarang dengan adanya ChatGPT. Kita coba untuk library yang lainnya pula.

Baca juga : Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner

3. Library Pandas

Pandas adalah sebuah library populer dalam bahasa pemrograman Python yang digunakan untuk manipulasi dan analisis data. Pandas menyediakan struktur data yang efisien dan mudah digunakan, seperti DataFrame, yang mirip dengan tabel dalam basis data atau spreadsheet.

DataFrame adalah objek utama dalam Pandas yang digunakan untuk menyimpan dan memanipulasi data dalam bentuk tabular. DataFrame terdiri dari baris dan kolom, dan setiap kolom memiliki tipe data yang dapat berbeda. Pandas memungkinkan pengguna untuk melakukan berbagai operasi pada DataFrame, seperti pemfilteran, pemrosesan, agregasi, dan penggabungan data.

Sekarang kita akan mencoba memahami fungsi Pandas. Prompt yang dibuat ini bertujuan untuk meminta ChatGPT memperlihatkan bentuk DataFrame tanpa harus melakukan load dari file. Sehingga kita akan menggunakan list atau array saja.

Berikut jawaban dari ChatGPT.

Output dan penjelasan dari coding tersebut adalah sebagai berikut.

Sekarang jadi ada gambaran, kan seperti apa DataFrame itu? Kita sekarang coba untuk memahami library visualisasi data.

Baca juga : Konsep Artificial Intelligence & Machine Learning

4. Library Matplotlib

Matplotlib adalah salah satu library populer dalam bahasa pemrograman Python yang digunakan untuk visualisasi data. Library ini menyediakan berbagai macam fungsi dan metode untuk membuat grafik dan plot dengan mudah dan efisien. Dengan menggunakan Matplotlib, kalian dapat membuat berbagai jenis visualisasi, seperti grafik garis, grafik batang, scatter plots, histogram, pie charts, dan masih banyak lagi. Kalian juga dapat menambahkan elemen-elemen seperti label sumbu, judul, legenda, dan anotasi pada plot.

Salah satu kelebihan utama dari Matplotlib adalah fleksibilitasnya. Kalian dapat mengontrol hampir setiap aspek dari plot, mulai dari ukuran, warna, gaya garis, dan gaya titik hingga tata letak keseluruhan dari subplot. Selain itu, Matplotlib dapat bekerja dengan berbagai macam format file gambar, seperti PNG, JPEG, PDF, dan lainnya.

Sekarang kita coba buat prompt untuk meminta ChatGPT membuat code menggunakan matplotlib. Misalkan kita ingin membuat grafik garis.

Berikut code yang diberikan ChatGPT.

Sebagai AI berbasis teks, ChatGPT tidak dapat menunjukkan outputnya. Oleh karena itu, coba kita praktikkan dengan menyalinnya di platform yang kita punya. Misalnya di Visual Studio Code.

Dalam contoh di atas, kita menggunakan fungsi plot() untuk membuat grafik garis. Data x dan y merepresentasikan koordinat titik-titik pada grafik. Kemudian, kita menambahkan label sumbu x dan y menggunakan fungsi xlabel() dan ylabel(), serta memberikan judul pada plot menggunakan fungsi title(). Akhirnya, dengan menggunakan show(), plot ditampilkan di jendela pop-up.

Ternyata belajar Python tidak sulit lagi dengan bantuan ChatGPT kan? Kalian bahkan tidak perlu menghafal satu per satu susunan codingnya. Jadi tidak ada alasan untuk tidak belajar coding Python dong!

Yuk, eksplorasi lebih jauh lagi penggunaan ChatGPT bersama DQLab. Modul ajar di platform ini dilengkapi studi kasus yang membantu kalian belajar memecahkan masalah dari berbagai industri. Jadi, tidak terbatas seperti contoh di atas, 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 Sign Up dan persiapkan diri untuk mahir membuat code dan menjadi praktisi data yang andal! 

Penulis : Dita Feby 

Editor : Annissa Widya