Tutorial Python 47: Belajar Python Matplotlib

Last Updated on October 3, 2023 by

Python Matplotlib adalah perpustakaan visualisasi data yang kuat. Dalam tutorial kali ini kita akan menjelajahi dasar-dasar Matplotlib dari plot sederhana hingga grafik lebih kompleks. Tanpa berlama-lama lagi yuk simak tentang Python Matplotlib dibawah ini!

Pengertian Matplotlib

Matplotlib adalah perpustakaan visualisasi data dalam bahasa pemrograman Python yang memungkinkan pengguna untuk membuat grafik 2D, plot dan visualisasi data lainnya dengan mudah. Perpustakaan ini menyediakan antarmuka yang fleksibel dan kuat untuk menciptakan berbagai jenis grafik.

Photo by Dean Pugh on Unsplash

Manfaat Python Matplotlib

Berikut adalah manfaat dari Python Matplotlib.

Visualisasi Data yang Kuat

Matplotlib memberikan kemampuan untuk membuat berbagai jenis grafik dan plot seperti grafik garis, scatter plots, bar plots, histogram dan lainnya, sehingga mempermudah visualisasi data.

Fleksibilitas Pengaturan Tampilan

Kalian dapat mengontrol hampir setiap aspek tampilan grafik seperti warna, gaya garis, label sumbu dan lain-lain. Ini memberikan fleksibilitas tinggi untuk menyesuaikan visualisasi sesuai kebutuhan.

Integrasi yang Luas

Matplotlib terintegrasi baik dengan lingkungan pengembangan Python dan perpustakaan ilmiah lainnya seperti NumPy dan Pandas sehingga memudahkan penggunaan dalam analisis data dan ilmu data.

Kemudahan Penggunaan

Matplotlib menyediakan antarmuka yang sederhana dan mudah dipahami sehingga bahkan pemula sekalipun dapat membuat visualisasi data dengan cepat.

Dokumentasi yang Kaya

Matplotlib memiliki dokumentasi yang luas dan jelas serta menyediakan panduan dan contoh yang membantu pengguna memahami dan memanfaatkan fitur-fiturnya.

Komunitas yang Aktif

Matplotlib didukung oleh komunitas yang besar dan aktif. Ini berarti ada banyak sumber daya, tutorial dan dukungan dari komunitas yang dapat membantu pengguna mengatasi masalah atau memperdalam pemahaman mereka.

Dukungan untuk Berbagai Format Ekspor

Matplotlib memungkinkan ekspor grafik dalam berbagai format file seperti PNG, JPEG, SVG, PDF dan format lainnya sehingga memudahkan integrasi dengan dokumen atau presentasi.

Cross-Platform

Matplotlib dapat berjalan di berbagai platform seperti Windows, macOS dan Linux sehingga memastikan konsistensi dalam pembuatan visualisasi data di berbagai sistem operasi.

Pengembangan dan Pemeliharaan Aktif

Matplotlib terus diperbarui dan diperbaiki bug oleh pengembangnya sehingga memastikan kelangsungan dan kehandalan perpustakaan ini dalam jangka panjang.

Photo by Justdataplease on Unsplash

Cara Membuat Grafik dengan Matplotlib

Membuat grafik dengan Matplotlib melibatkan beberapa langkah dasar.

Berikut adalah contoh cara membuat grafik sederhana menggunakan Matplotlib.

1. Import Library

Pertama-tama, impor modul Matplotlib.

import matplotlib.pyplot as plt

2. Persiapkan Data

Persiapkan data yang akan divisualisasikan.

Sebagai contoh kita akan membuat grafik garis dari fungsi sinus

import numpy as np

x = np.linspace(0, 2 * np.pi, 100)

y = np.sin(x)

3. Buat Grafik

Gunakan fungsi Matplotlib seperti plot() untuk membuat grafik.

Berikut adalah contoh grafik garis

plt.plot(x, y, label='sin(x)')

4. Tambahkan Label dan Judul

Tambahkan label sumbu dan judul grafik untuk memberikan konteks.

plt.xlabel('Nilai X')

plt.ylabel('Nilai Y')

plt.title('Grafik Sinus')

5. Tambahkan Legenda

Jika kalian memiliki beberapa seri data, tambahkan legenda untuk memberi tahu apa yang diwakili setiap garis.

plt.legend()

6. Tampilkan Grafik

Terakhir tampilkan grafik yang telah dibuat.

plt.show()

Dengan mengikuti langkah-langkah di atas, diharapkan kalian dapat membuat grafik sederhana dengan Matplotlib. Pastikan untuk menyesuaikan data dan parameter sesuai dengan kebutuhan visualisasi kalian.

Contoh lain:

Berikut adalah contoh pembuatan beberapa jenis grafik lain menggunakan Matplotlib.

Scatter Plot

import matplotlib.pyplot as plt

import numpy as np

 

# Persiapkan data

x = np.random.rand(50)

y = np.random.rand(50)

 

# Buat scatter plot

plt.scatter(x, y, color='blue', label='Data Points')

 

# Tambahkan label dan judul

plt.xlabel('Nilai X')

plt.ylabel('Nilai Y')

plt.title('Scatter Plot')

 

# Tampilkan grafik

plt.legend()

plt.show()

Histogram

import matplotlib.pyplot as plt

import numpy as np

 

# Persiapkan data

data = np.random.randn(1000)

 

# Buat histogram

plt.hist(data, bins=30, color='green', alpha=0.7)

 

# Tambahkan label dan judul

plt.xlabel('Nilai')

plt.ylabel('Frekuensi')

plt.title('Histogram Data Acak')

 

# Tampilkan grafik

plt.show()

Bar Plot

import matplotlib.pyplot as plt

 

# Persiapkan data

kategori = ['A', 'B', 'C', 'D']

nilai = [30, 45, 20, 60]

 

# Buat bar plot

plt.bar(kategori, nilai, color='orange', alpha=0.8)

 

# Tambahkan label dan judul

plt.xlabel('Kategori')

plt.ylabel('Nilai')

plt.title('Bar Plot')

 

# Tampilkan grafik

plt.show()

Pie Chart

import matplotlib.pyplot as plt

 

# Persiapkan data

labels = ['A', 'B', 'C', 'D']

sizes = [25, 30, 15, 30]

 

# Buat pie chart

plt.pie(sizes, labels=labels, autopct='%1.1f%%', startangle=90, colors=['yellow', 'green', 'blue', 'red'])

 

# Tambahkan judul

plt.title('Pie Chart')

 

# Tampilkan grafik

plt.show()

Hal yang Harus Diperhatikan

Saat bekerja dengan Matplotlib dalam Python ada beberapa hal yang perlu diperhatikan untuk memastikan visualisasi data yang baik dan efektif. Berikut adalah beberapa poin yang perlu diperhatikan.

1. Import Library

Pastikan kalian mengimpor modul Matplotlib di awal program kalian. Umumnya digunakan import matplotlib.pyplot as plt

2. Versi Matplotlib

Pastikan kalian menggunakan versi terbaru Matplotlib untuk mendapatkan semua fitur dan perbaikan bug terbaru. Kalian dapat memperbarui Matplotlib dengan menjalankan perintah berikut.

pip install --upgrade matplotlib

3. Pemahaman Fungsi Utama

Pahami fungsi-fungsi utama Matplotlib seperti plot(), scatter(), bar() dan lain-lain. Dokumentasi Matplotlib adalah sumber daya yang sangat baik untuk memahami penggunaan fungsi-fungsi ini.

4. Penyesuaian Gaya dan Warna

Sesuaikan gaya dan warna grafik kalian agar sesuai dengan kebutuhan. Matplotlib menyediakan banyak opsi penyesuaian seperti warna garis, gaya garis dan properti-properti lainnya.

5. Label dan Judul

Selalu tambahkan label sumbu dan judul pada grafik kalian untuk memberikan konteks. Gunakan xlabel(), ylabel() dan title() untuk ini.

plt.xlabel('Nilai X')

plt.ylabel('Nilai Y')

plt.title('Judul Grafik')

6. Legenda

Tambahkan legenda jika grafik kalian memiliki beberapa seri data. Gunakan legend() untuk menentukan label legenda.

plt.plot(x1, y1, label='Seri 1')

plt.plot(x2, y2, label='Seri 2')

plt.legend()

7. Ukuran dan Resolusi Gambar

Atur ukuran gambar dan resolusi sesuai kebutuhan. Kalian dapat menggunakan figure() untuk mengatur ukuran gambar dan dpi untuk mengatur resolusi.

plt.figure(figsize=(8, 6), dpi=100)

8. Subplot

Jika kalian ingin membuat beberapa grafik dalam satu gambar gunakan subplot(). Ini memungkinkan kalian membuat grid grafik.

plt.subplot(2, 2, 1)  # 2 baris, 2 kolom, plot pertama

9. Pembersihan Gambar

Setelah menampilkan grafik dengan show() pastikan untuk menutupnya setelah selesai. Ini dapat membantu mencegah tumpang tindih antara gambar-gambar yang dibuat dalam satu skrip.

plt.show()

plt.close()

10. Dokumentasi dan Sumber Daya Online

Manfaatkan dokumentasi Matplotlib dan sumber daya online seperti tutorial dan forum komunitas untuk menjawab pertanyaan atau menemukan solusi untuk masalah tertentu.

Dengan memperhatikan poin-poin ini diharapkan kalian dapat membuat visualisasi data yang jelas, informatif dan sesuai dengan kebutuhan analisis kalian.

Kesimpulan

Python Matplotlib yaitu sebuah perpustakaan visualisasi data yang kuat dalam bahasa pemrograman Python. Beberapa poin utama dapat diambil dari artikel ini, yaitu:

Pengertian Matplotlib

Matplotlib memungkinkan pengguna membuat grafik 2D, plot dan visualisasi data lainnya dengan mudah. Antarmuka yang fleksibel dan kuat membuatnya menjadi pilihan utama dalam visualisasi data.

Manfaat Python Matplotlib

• Menyediakan visualisasi data yang kuat dan beragam.
• Fleksibilitas tinggi dalam pengaturan tampilan grafik.
• Integrasi yang baik dengan lingkungan pengembangan Python dan perpustakaan ilmiah lainnya.
• Mudah digunakan baik oleh pemula maupun pengguna berpengalaman.
• Dokumentasi yang kaya dan dukungan dari komunitas yang aktif.
• Dukungan untuk berbagai format ekspor dan dapat berjalan di berbagai platform.

Cara Membuat Grafik dengan Matplotlib

Langkah-langkah dasar mencakup impor library, persiapan data, pembuatan grafik, penambahan label dan judul, penambahan legenda dan menampilkan grafik.

Hal yang Harus Diperhatikan

Poin-poin penting yang harus diperhatikan saat bekerja dengan Matplotlib yaitu impor library di awal program, pembaruan ke versi terbaru, pemahaman fungsi utama, penyesuaian gaya dan warna, penambahan label dan judul, penggunaan legenda, penyesuaian ukuran dan resolusi gambar, penggunaan subplot dan pembersihan gambar setelah tampilan.

Temukan lebih banyak artikel seri belajar Python maupun bahasa pemrograman lainnya hanya di CODEKEY. Klik https://codekey.id/ sekarang juga untuk langsung belajar gratis. Sampai bertemu lagi!