Fungsi dan Manfaat Visualisasi Data dengan Matplotlib

Bagi pemula yang kesulitan dalam membuat jenis grafik, plot garis, sebar, histogram, dan diagram batang, mungkin dengan matplotlib ini bisa membantu memudahkan pekerjaan anda. Sesuai kebutuhan visualisasi data yang spesifik, matplotlib bisa membantu memahami dan menginterpretasikan data dengan lebih jelas berdasarkan pola dan tren. Untuk lebih memahami apa itu matplotlib, simak beberapa fungsi dan manfaat visualisasi data dengan matplotlib untuk pemula.

Daftar Isi

3 library untuk Visualisasi Data
Manfaat Visualisasi Data dengan Matplotlib
Fungsi Matplotlib
Tips Visualisasi Data dengan Matplotlib bagi Pemula
Contoh Matplotlib
Penutup

3 library untuk Visualisasi Data

Sebelum kita membahas fungsi dan manfaat visualisasi data dengan matplotlib untuk pemula. Apa ada yang tahu tentang library? Jika belum, maka mari kita bahas sedikit tentang 3 library yang sering digunakan saat menerapkan rencana menganalisis data pada Phython, yaitu NumPy, Pandas, dan Matplotlib.

NumPy

Pertama adalah NumPy, atau sering disebut Numerical Python adalah library yang fokus di scientific computing. NumPy mampu membuat objek array berdimensi banyak (N-dimensional array) yang fungsinya mirip dengan list di Python.

Kelebihan utama dari array milik NumPy adalah penggunaan memori yang lebih efisien dan proses eksekusi yang jauh lebih cepat dibandingkan list bawaan Python. NumPy juga memudahkan kita pada Aljabar Linear, khususnya operasi pada Vector (1-d array) dan Matrix (2-d array). Biasanya digunakan untuk menghitung rata-rata, mencari nilai maksimum, melakukan operasi matriks, dan masih banyak lagi.

Pandas

Pandas lebih fokus ke analisis data terutama manipulasi data terstruktur, misal data dalam tabel atau CSV. Struktur data utama yaitu data frame (tabel 2 dimensi) dan series array 1 dimensi. Alat ini memudahkan dalam menganalisis, membaca, membersihkan dan memanipulasi data. Selain itu, juga mengoperasikan format data, seperti CSV, Excel, SQL, dan JSON.

Ada juga menawarkan berbagai fungsi untuk operasi seperti agregasi, pengelompokan, pemfilteran, dan lain-lain. Pandas biasanya digunakan untuk memproses data dari file CSV, pembersihan data, menghitung statistik deskriptif, dan lain-lain. Selain itu, Pandas dan NumPy mempunyai hubungan. Ini karena Pandas dibuat diatas Numpy, sehingga Pandas juga menggunakan array NumPy. Dengan begitu keduanya sering digunakan bersama dalam menganalisis data yang mencakup banyak hal.

Matplotlib

Terakhir adalah Matplotlib. Dengan pengguna yang cukup banyak untuk visualisasi data di Python, matplotlib bisa membuat berbagai jenis plot sesuai tingkat kustomisasi tinggi. Selain untuk presentasi juga banyak digunakan untuk analisis data.

Manfaat Visualisasi Data dengan Matplotlib

Setelah mengetahui lebih banyak mengenai fungsinya, maa berikut ini adalah berbagai manfaat yang diperoleh saat visualisasi data menggunakan matplotlib. Antara lain:

Memahami visualisasi data dengan baik, sesuai dengan pola, tren, dan hubungan yang tidak nampak di data mentah.
Memudahkan dalam mengidentifikasikan outlier dan anomali data.
Memberitahukan informasi yang efektif kepada pengguna yang sudah berkompeten maupun belum mempunyai latar belakang teknis.
Menyediakan gambaran yang jelas tentang informasi yang terkait. Sehingga memudahkan dalam pengambilan keputusan berdasarkan data tersebut.
Mempunyai cara yang mudah juga cepat untuk memahami dan melihat data, sehingga proses menganalisis berjalan cepat.

Dengan demikian, fungsi dan manfaat visualisasi data dengan matplotlib untuk pemula yang perlu Anda ketahui.

Kesimpulannya, matplotlib itu sangat diperlukan bagi pemula yang akan belajar tentang visualisasi data. Bagi pemula, matplotlib sangat membantu membuat visualisasi yang menarik juga informatif. Didukung dengan berbagai jenis plot dan mudah menyesuaikan sesuai kebutuhan, maka visualisasi mudah dipahami dan diinterpretasikan dengan baik. Ada beberapa faktor kenapa harus menggunakan matplotlib. Karena, matplotlib sangat berguna untuk memvisualisasikan data, mengolah pola, dan menyampaikan hasil analisis dengan tepat.

Fungsi Matplotlib

Untuk lebih detailnya simak fungsi dan manfaat visualisasi data dengan matplotlib untuk pemula dibawah ini:

Membuat macam-macam plot: Sesuai visualisasi data baik dalam 2D maupun 3D, matplotlib dapat membuat grafik seperti plot garis, plot sebar, histogram, diagram batang, diagram lingkaran dan masih banyak lagi.
Menyesuaikan aspek data: Matplotlib bisa fleksibel dan mengontrol data lebih detail, dengan begitu pengguna bisa menyesuaikan warna, gaya, label, dan elemen lainnya. Sehingga pengguna dapat mencapai tampilan yang diinginkan.
Menyediakan API (Application Programming Interface) cenderung ke objek: Memudahkan pengguna untuk membuat plot yang rumit dan menghubungkan plot ke aplikasi yang lebih besar.
Menghubungkan dengan library lain: Memudahkan dan mempercepat pengguna untuk mengembangkan perangkat lunaknya. Sehingga, meminimalisir pekerjaan. Misalnya dengan menghubungkan Pandas dan NumPy.
Mengustomisasi secara fleksibel: Merubah grafik dengan proses menyesuaikan dengan kebutuhan yang spesifik, misal dalam bentuk dimensi 2D atau 3D.
Dikirim ke berbagai format: Matplotlib bisa mengirimkan grafik ke berbagai format file JPG, SVG, PDF, dan PNG.

Tips Visualisasi Data dengan Matplotlib bagi Pemula

Hal yang harus diperhatikan adalah memulai dengan dasa-dasar plot sederhana terlebih dahulu sebelum ke plot yang lebih kompleks. Pemula bisa menggunakan tutorial dan contoh kode yang tersedia online.

Bagi pemula jangan ragu untuk mencoba karena matplotlib sangat fleksibel. Sehingga pemula bisa bereksperimen dengan macam-macam parameter dan pengaturan. Dari segi dokumentasi, matplotlib termasuk sumber daya yang berharga dan lengkap. Seperti halnya diatas, matplotlib bisa digabungkan dengan pandas untuk membuat dan memproses DataFrame.

Contoh Matplotlib

Beberapa contoh grafik di matplotlib yaitu:

Bar plot yang sering digunakan untuk mempresentasikan data numerik dalam bentuk bar.
Histogram yang digunakan untuk merepresentasikan yang berhubungan dengan frekuensi dan data numerik dalam bentuk batang.
Line plot yaitu jenis grafik yang menyajikan informasi dengan tampilan beberapa titik yang saling terhubung, paling sering berbentuk lengkung atau garis lurus.
Box plot berfungsi untuk membuat bentuk visualisasi data secara statistik melalui 5 dimensi utama yaitu nilai minimum, kuartil 1 sampai 3 dan maksimum. Jenis ini sering digunakan untuk memeriksa keberadaan outlier.

Apabila Anda sudah memilih grafik yang akan diproses dalam visualisasi data, setiap elemen di gambar akan memiliki kepemilikan untuk mengatur penampilanya. Didalamnya terkandung nilai-nilai bentuk, ukuran, dan warna gambar yang bisa di kustomisasi.

Matplotlib mempunyai beberapa colormaps yang dapat diakses melalui matplotlib.cm.get.cmap. Ada juga diluar library seperti installable yang mempunyai banyak colormaps ekstra. Matplotlib memiliki dasar operasi yang mengharuskan pengguna menyediakan list atau array spesifikasi warna ke listed colormap.

Visualisasi data dengan matplotlib mungkin menjadi salah satu cara yang cocok untuk Anda karena pemograman ini termasuk jenis yang sederhana dan terkenal di Indonesia. Jika Anda masih kebingungan dalam membuat visualisasi data ini, maka bisa menggunakan jasa kursus. Kemudian, bisa juga memanfaatkan jaringan online dengan mudah bisa melihat tutorial di media sosial.

Penutup

Matplotlib menjadi pilihan tepat bagi pemula yang ingin mempelajari visualisasi data secara efektif. Dengan berbagai jenis plot dan kemudahan kustomisasi, matplotlib membantu menyajikan data lebih menarik, mudah dipahami, dan mendukung proses analisis. Integrasi dengan library lain seperti Pandas dan NumPy membuat proses analisis makin efisien. Jangan ragu bereksperimen karena dokumentasi dan tutorialnya pun sangat lengkap.

Untuk menjalankan Matplotlib dalam proyek berbasis Python secara optimal, Anda bisa memanfaatkan layanan Bare Metal dari IDCloudHost yang dapat sesuaikan dengan skala dan kebutuhan performa proyek data Anda.