Buat Akun DQLab & Akses Kelas Data Science Python, R, SQL, Excel GRATIS!

Yuk Pelajari Dasar-Dasar NumPy Array Menggunakan Python!

Belajar Data Science di Rumah 08-Februari-2021
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/e65922fef58931c2c2f98cee9734a323_x_Thumbnail800.jpg

NumPy adalah singkatan dari Numerical Python yang merupakan salah satu library terpenting dalam bahasa pemrograman python. Manipulasi NumPy array mirip dengan manipulasi data pada python. Beberapa manipulasi array dasar adalah atribut array, pengindeksan array, pembentukan baris, dan penggabungan-pemisahan array. Maksud dari atribut array adalah menentukan ukuran, bentuk, dan mengatur nilai elemen individu array. Pengindeksan array berguna untuk mendapatkan dan mengatur nilai elemen individu pada array. Manipulasi array yang juga banyak digunakan adalah menggabungkan beberapa array menjadi satu atau memisahkan satu array menjadi beberapa bagian. 

Library NumPy digunakan untuk memproses array. Array NumPy adalah objek array berdimensi-N yang kuat dan digunakan pada aljabar linier, transformasi fourier, dan bilangan acak. Array dibagi menjadi dua jenis, yaitu array satu dimensi dan array multi dimensi. Array satu dimensi adalah jenis array linier, sedangkan array multidimensi adalah data dalam bentuk array yang disimpan dalam bentuk tabel. Pada artikel kali ini, DQLab akan menjelaskan tutorial singkat mengenai dasar-dasar NumPy array dalam python. Penasaran? Yuk belajar bersama-sama.


1. Membuat Array Satu Dimensi dan Multidimensi

Langkah pertama, import dahulu packages NumPy pada python beserta aliasnya. 


Untuk membuat array satu dimensi, pertama-tama buat dahulu list angka kemudian buat array dengan fungsi np.array dan terakhir print array tersebut. Pada contoh dibawah, terlihat bahwa array yang terbentuk adalah array satu dimensi dengan elemen 1, 2, 3, dan 4. 


Untuk membuat array multidimensi, sintaks yang digunakan sebenarnya mirip dengan sintaks untuk membuat array satu dimensi, hanya saja kita perlu menuliskan elemen-elemen sesuai dimensi array. Pada contoh dibawah, elemen-elemen yang akan dibuat menjadi array ada pada list_1, list_2, dan list_3.


Baca juga : Python Array : Memahami Kegunaan Array Dalam Python


2. Anatomi Array

Array memiliki dua unsur, yaitu axis dan shape. Axis pada sebuah array menjelaskan urutan pengindeksan dalam array. Axis 0 artinya satu dimensi, axis 1 artinya dua dimensi, dan axis 2 artinya tiga dimensi sedangkan shape adalah jumlah elemen pada setiap axis. Agar lebih jelas, coba perhatikan contoh berikut ini


Pada contoh output di atas, terlihat bahwa shape of array adalah 3, 5 yang artinya array yang kita buat di atas adalah array yang memiliki 3 baris dan 5 kolom. 


3. Transpose Array

Transpose array merupakan salah satu pembentukan kembali array. Cara paling mudah adalah dengan menggunakan fungsi reshape. Transpose adalah mengubah ukuran array dari baris x kolom menjadi kolom x baris. Agar lebih mudah dipahami, yuk simak contoh berikut ini. 


Pada contoh diatas, array awal yang kita buat adalah array berdimensi 1x3 ( 1 baris dan 3 kolom), namun setelah di transpose menggunakan fungsi reshape, array berubah bentuk dengan dimensi baru 3x1 (3 baris satu kolom).

Python tidak hanya digunakan untuk manipulasi data, tetapi juga bisa digunakan untuk banyak tujuan. Salah satu fungsi python adalah untuk mengolah big data dalam data science. Data science adalah gabungan dari ilmu statistika dan ilmu komputer yang saat ini sedang banyak diaplikasikan di berbagai sektor industri. Hal ini karena saat ini mulai banyak perusahaan yang memanfaatkan big data untuk memperoleh insight yang berguna bagi perusahaan. Hal ini menyebabkan peningkatan rekrutmen data science yang cukup signifikan. Meningkatnya jumlah lapangan kerja berbanding lurus dengan meningkatnya tingkat ketertarikan orang-orang dengan data science. Uniknya ilmu ini dapat dipelajari oleh siapapun dan dengan background pendidikan apapun. 

Baca juga : 3 Metode Numpy Array Python Sebagai Dasar Proses Manipulasi Data


4. Belajar Python, Nikmati Module GRATIS Introduction to Data Science with Python                                         

Kamu ingin memperdalam Python? Bisa! Sign up sekarang di DQLab.id dan nikmati module gratis Introduction to Data Science with Python dengan menggunakan promo DQTrial selama 30 hari. Gunakan Kode Voucher "DQTRIAL", dan simak informasi di bawah ini mendapatkan 30 Hari FREE TRIAL:

  1. Buat Akun Gratis dengan Signup di DQLab.id/signup

  2. Buka academy.dqlab.id dan pilih menu redeem voucher 

  3. Redeem voucher "DQTRIAL" dan check menu my profile untuk melihat masa subscription yang sudah terakumulasi. 

  4. Selamat, akun kamu sudah terupgrade, dan kamu bisa mulai Belajar Data Science GRATIS 1 bulan.

Penulis: Galuh Nurvinda Kurniawati

Editor: Annissa Widya Davita

Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login