Mengenal Matplotlib untuk Visualisasi Data dengan Python
Visualisasi data merupakan salah satu skillset yang wajib dikuasai oleh seorang data scientist. Kamu dapat melakukan visualisasi data dengan python menggunakan library matplotlib. Matplotlib sendiri adalah suatu library atau package yang paling populer di bahasa python untuk melakukan visualisasi data seperti membuat plot grafik untuk satu sumbu atau lebih. Setiap sumbu memiliki sumbu horizontal (x) dan sumbu vertikal (y).
Python memang menyediakan library secara open source yang dapat kamu gunakan untuk melakukan pengolahan data hingga visualisasi data. Jika, kamu pemula kemungkinan besar kamu akan tertarik dengan bahasa pemrograman yang satu ini karena python adalah bahasa pemrograman yang high-level atau cenderung lebih mudah untuk dipelajari. Untuk itu, pada artikel kali ini kita akan bersama-sama berkenalan dengan matplotlib, salah satu library paling populer untuk visualisasi data dengan python. Jadi, simak artikel ini sampai selesai ya!
1. Sekilas Tentang Matplotlib
Seperti yang sudah disinggung di awal paragraf, bahwa matplotlib adalah library python paling populer untuk melakukan visualisasi data yang lebih menarik dan mudah dipahami sehingga matplotlib akan terasa lebih alami untuk dipelajari. Matplotlib disusun oleh John Hunter di tahun 2002, dan di desain agar dapat digunakan selayaknya menggunakan MATLAB. Matplotlib dapat digunakan untuk memvisualisasikan data secara 2D maupun 3D dan menghasilkan gambar berkualitas yang bahkan dapat kamu simpan dalam berbagai format gambar, seperti JPEG dan PNG. Jika, kamu menggunakan python script maka kamu perlu menginstall matplotlib terlebih dahulu. Tapi, jika kebetulan kamu menggunakan python melalui anaconda meliputi spyder dan jupyter notebook maka, kamu tidak perlu menginstalnya lagi karena sudah menjadi built-in library. Adapun script untuk menginstall library matplotlib sebagai berikut:
conda install matplotlib
atau
pip install matplotlib
Setelah terinstall, kamu bisa langsung menggunakan library matplotlib dengan cara mengimportnya terlebih dahulu, sebagai berikut:
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
Baca juga : Belajar Python untuk Hasilkan Visualisasi Data
2. Contoh Grafik di Matplotlib
Selain karena mudah dipelajari, matplotlib memiliki banyak contoh grafik yang bisa kamu gunakan untuk memvisualisasikan data kamu agar menjadi lebih menarik. Antara lain seperti, bar plot yang merupakan jenis grafik yang paling sering digunakan untuk merepresentasikan data numerik dan kategorik dalam bentuk bar. Lalu ada histogram yang digunakan untuk merepresentasikan distribusi frekuensi dan data numerik dengan batang. Selain itu, line plot yaitu jenis grafik untuk menampilkan informasi dengan menggunakan banyak titik yang saling terhubung dan membentuk garis lurus atau lengkung. Ada pula box plot untuk membuat bentuk visualisasi data secara statistik melalui lima dimensi utama yaitu nilai minimum, kuartil 1, kuartil 2, kuartil 3 dan nilai maksimum, box plot sering digunakan untuk memeriksa keberadaan outlier, dan masih banyak ada banyak lagi grafik yang dapat kamu gunakan untuk memvisualisasikan data kamu.
3. Kustomisasi Grafik pada Matplotlib
Jika, kamu sudah memilih grafik yang ingin kamu terapkan untuk memvisualisasikan data kamu. Selanjutnya, setiap elemen dalam gambar yang diwakili oleh Matplotlib dan masing-masing memiliki daftar properti yang luas untuk mengkonfigurasi penampilannya. Angka itu sendiri mengandung persegi panjang persis ukuran gambar, yang dapat kamu gunakan untuk mengatur warna latar belakang dan transparansi angka-angka. Jika, kamu menggunakan python shell, cara praktis untuk memeriksa fungsi artist adalah dengan menggunakan fungsi matplotlib.artist.getp() (cukup getp() dalam pyplot) yang mencantumkan properti dan nilai-nilai mereka.
4. Memilih Colormaps di Matplotlib
Matplotlib memiliki sejumlah colormaps bawaan yang dapat diakses melalui matplotlib.cm.get.cmap. Ada diluar library seperti installable yang memiliki banyak colormaps ekstra. Untuk memilih colormaps dan mengaksesnya yang pertama, mendapatkan named colormap, yang sebagian besar tercantum dalam memilih colormap di matplotlib, dapat dilakukan menggunakan matplotlib.cm.get_cmap, yang mengembalikan objek colormap. Membuat colormap ada dasarnya adalah operasi dimana kamu menyediakan list atau array spesifikasi warna ke listed colormap untuk membuat colormap baru.
Baca juga : Cara Membuat Visualisasi Data Trend dengan Excel
5. Yuk, Buat Visualisasi Data dengan Python Pertama Kamu Bersama DQLab!
Visualisasi data dengan python merupakan salah satu cara paling cocok kamu pilih karena python sendiri merupakan jenis bahasa pemrograman yang paling populer dan memiliki penggemar fanatik di berbagai forum diskusi di berbagai belahan dunia termasuk Indonesia. Jika, kebetulan kamu pemula yang ingin belajar seputar dasar statistik dengan pemrograman python atau R tetapi bingung harus mulai belajar dari mana. Sudah coba belajar otodidak, malah overdosis informasi?Jangan khawatir yuk, buruan bergabung bersama DQLab. Kamu tidak akan bingung dengan urusan waktu, karena dengan kursus data science online waktu belajar kamu bisa lebih fleksibel dan dapat diakses dimanapun dan kapanpun.
Dengan materi-materi yang ditawarkan lengkap dan sesuai dengan kebutuhan industri, disusun oleh mentor-mentor yang kompeten di bidangnya dari perusahaan unicorn dan startup. Jadi, jangan khawatir, kamu bisa mulai kursus data science online bersama DQLab! Sign up sekarang di DQLab.id atau klik button dibawah ini untuk nikmati pengalaman belajar yang seru dan menyenangkan!
Penulis: Rian Tineges
Editor: Annissa Widya Davita