Mudah Dibuat! Ini Coding Python untuk Visualisasi Data
Salah satu bahasa pemrograman yang populer untuk melakukan visualisasi data adalah Python. Python menjadi bahasa pemrograman yang mudah dipahami dan memiliki banyak library serta modul yang mendukung visualisasi data. Dengan menggunakan Python, kita dapat membuat grafik, diagram, dan visualisasi lainnya dengan cepat dan efisien.
Dalam artikel ini, akan dibahas tentang coding Python sederhana untuk visualisasi data. Dilengkapi juga dengan langkah-langkah dasar untuk memulai menggunakan Python dalam melakukan visualisasi data. Mulai dari mengimport library yang diperlukan hingga membuat grafik yang menarik dan informatif. Yuk, segera praktikkan juga agar kemampuan kalian dalam pemrograman Python ikut meningkat!
1. Bar Chart
Bar chart atau diagram batang adalah jenis visualisasi data yang menggunakan batang atau balok vertikal untuk menggambarkan data kategori diskrit. Setiap batang pada diagram batang mewakili kategori tertentu. Sedangkan tinggi atau panjang batang menunjukkan nilai atau frekuensi data tersebut.
Berikut ini adalah contoh kode Python sederhana untuk membuat bar chart menggunakan library Matplotlib:
Dalam contoh ini, kita memiliki empat kategori ('A', 'B', 'C', 'D') dan nilai yang terkait untuk setiap kategori. Fungsi plt.bar() digunakan untuk membuat diagram batang dengan mengambil daftar kategori sebagai sumbu x dan daftar nilai sebagai sumbu y. Kemudian, kita menggunakan plt.xlabel(), plt.ylabel(), dan plt.title() untuk memberikan label sumbu dan judul pada diagram batang. Terakhir, plt.show() digunakan untuk menampilkan diagram batang.
2. Pie Chart
Pie chart atau diagram lingkaran adalah jenis visualisasi data yang menggunakan bentuk lingkaran untuk mewakili proporsi relatif dari setiap kategori data. Setiap sektor pada diagram lingkaran mewakili persentase atau proporsi dari nilai atau frekuensi data. Berikut ini adalah contoh kode Python sederhana untuk membuat pie chart menggunakan library Matplotlib:
Dalam contoh ini, kita memiliki empat kategori ('A', 'B', 'C', 'D') dan jumlah yang terkait untuk setiap kategori. Fungsi plt.pie() digunakan untuk membuat diagram lingkaran dengan mengambil daftar jumlah sebagai input dan labels digunakan untuk memberikan label pada setiap sektor.
Parameter autopct='%1.1f%%' digunakan untuk menampilkan persentase setiap sektor pada diagram lingkaran. Kemudian, plt.title() digunakan untuk memberikan judul pada diagram lingkaran. Terakhir, plt.show() digunakan untuk menampilkan diagram lingkaran.
Baca juga : Mengenal Perbedaan R Python dan SQL
3. Scatter Plot
Scatter plot atau diagram titik adalah jenis visualisasi data yang menggunakan titik-titik individu untuk mewakili pasangan data pada sumbu x dan y. Scatter plot digunakan untuk memperlihatkan hubungan atau pola antara dua variabel numerik. Berikut ini adalah contoh kode Python sederhana untuk membuat scatter plot menggunakan library Matplotlib:
Dalam contoh ini, kita memiliki dua set data x dan y yang terdiri dari lima pasangan nilai. Fungsi plt.scatter() digunakan untuk membuat scatter plot dengan mengambil daftar nilai x sebagai sumbu x dan daftar nilai y sebagai sumbu y. Kemudian, kita menggunakan plt.xlabel(), plt.ylabel(), dan plt.title() untuk memberikan label pada sumbu dan judul pada scatter plot. Terakhir, plt.show() digunakan untuk menampilkan scatter plot.
Baca juga : Bootcamp Data Analyst with SQL and Python
4. Line Chart
Line chart atau grafik garis adalah jenis visualisasi data yang menggunakan garis untuk menghubungkan titik-titik data yang terletak pada sumbu x dan y. Line chart umumnya digunakan untuk menunjukkan perubahan atau tren dari suatu variabel seiring dengan variabel lainnya atau seiring dengan waktu. Berikut ini adalah contoh kode Python sederhana untuk membuat line chart menggunakan library Matplotlib:
Dalam contoh ini, kita memiliki dua set data tahun dan jumlah_pengguna yang terdiri dari lima pasangan nilai. Fungsi plt.plot() digunakan untuk membuat line chart dengan mengambil daftar nilai tahun sebagai sumbu x dan daftar nilai jumlah_pengguna sebagai sumbu y. Kemudian, kita menggunakan plt.xlabel(), plt.ylabel(), dan plt.title() untuk memberikan label pada sumbu dan judul pada line chart. Terakhir, plt.show() digunakan untuk menampilkan line chart.
Python tidak hanya dapat digunakan untuk visualisasi data saja loh! Kalian bisa menggunakannya untuk membuat model prediksi atau machine learning lainnya. Nah, untuk bisa di level tersebut tentu kalian perlu memahami dasarnya dulu kan? DQLab hadir untuk membantu kalian memahami dasar-dasar machine learning dan ilmu data lainnya!
DQLab adalah platform belajar online yang memiliki metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Menariknya lagi, DQLab juga mengintegrasikan modulnya dengan fitur ChatGPT nih! Fungsinya untuk apa?
Membantumu mendapatkan penjelasan dari code yang sedang dipelajari.
Membantumu menemukan code yang salah atau tidak sesuai.
Memberikan alternatif solusi dari problem/error yang kalian temukan.
Jadi, tunggu apalagi? Nikmati pengalaman belajar praktis dan menyenangkan di DQLab dengan Sign Up segera di sini atau ikuti Bootcamp Data Analyst with SQL and Python sekarang!