Media Belajar Bahasa Pemrograman | by APPKEY

PythonTutorial Python 47: Belajar Python Matplotlib

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.

python matplotlib

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.

Artikel Terkait  Tutorial Python 13 : Modules Python, Bagaimana Fungsi dan Cara Penggunaannya?

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.

python matplotlib

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
  1. 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)

 

  1. Buat Grafik

Gunakan fungsi Matplotlib seperti plot() untuk membuat grafik.

Berikut adalah contoh grafik garis

plt.plot(x, y, label='sin(x)')
  1. 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')
  1. Tambahkan Legenda

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

plt.legend()
  1. 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
Artikel Terkait  Tutorial Python 37 : Cara Melakukan XML Parsing pada Python

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

  1. 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
  1. 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.

  1. 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.

  1. 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')
  1. 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()
  1. 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)
  1. Subplot
Artikel Terkait  Tutorial Python 41 : Serialization adalah ? Yuk Ketahui Selengkapnya

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
  1. 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()
  1. 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!


Jasa Pembuatan Aplikasi, Website dan Internet Marketing | PT APPKEY
PT APPKEY adalah perusahaan IT yang khusus membuat aplikasi Android, iOS dan mengembangkan sistem website. Kami juga memiliki pengetahuan dan wawasan dalam menjalankan pemasaran online sehingga diharapkan dapat membantu menyelesaikan permasalahan Anda.

Jasa Pembuatan Aplikasi

Jasa Pembuatan Website

Jasa Pembuatan Paket Aplikasi

Jasa Pembuatan Internet Marketing

Tutorial

Subscribe Sekarang

Dapatkan beragam informasi menarik tentang bahasa pemrograman langsung melalui email Anda. Subscribe sekarang dan terus belajar bersama kami!

Blog Post Ranking 10

Tutorial PHP 22 : Cara Membuat Redirect PHP dengan Cepat dan Mudah

Jika Anda melakukan browsing di browser kesayangan Anda, mungkin Anda pernah melihat link yang berisikan “php redirect” atau yang...

Tutorial PHP 23 : Cara Membuat Messages Alert PHP

Alert box atau alert messages digunakan di situs web untuk menampilkan pesan peringatan kepada pengguna bahwa mereka telah memasukkan...

Tutorial PHP 2 : Cara Install PHP, Langkah Awal Belajar PHP

PHP adalah bahasa pemrograman gratis dan open source. Secara teknis tidak perlu menginstal PHP: sebagian besar host web dan...

Tutorial Python 9 : Cara Membuat Looping Python

Pada artikel sebelumnya, Codekey telah menjelaskan tentang Operasi Kondisional Python yang di dalamnya menyinggung tentang percabangan dan perulangan. Belajar...

Tutorial HTML/CSS 23 : Cara Membuat Form Sederhana dengan HTML

Form memiliki peran yang sangat krusial bagi website atau aplikasi untuk menjaga sistem keamanannya. Form HTML digunakan untuk mengumpulkan...

Tutorial SQL 8 : Constraint SQL, Bagaimana Fungsi dan Penggunaannya?

Pada artikel sebelumnya Anda telah mempelajari tentang wildcard SQL, pada artikel kali ini kami akan menjelaskan tentang constraint SQL. Jika...

Tutorial Javascript 8 : Array Javascript, Panduan Lengkap Cara Membuatnya

Seperti bahasa pemrograman yang berorientasi objek lainnya, dalam JavaScript juga terdapat array. Jika Anda memiliki banyak objek yang ingin...

Tutorial SQL 20 : Mari Pelajari Cara Menggunakan Fungsi GROUP by SQL

Pada pembahasan seri Tutorial SQL ke- 20 ini, Codekey akan membahas tentang GROUP BY yang merupakan statement di dalam...

Tutorial Python 7 : Python String Format dan Cara Mudahnya

Anda ingin belajar Python dan ingin menjadi ahli dalam bahasa pemrograman Python? Mari belajar bersama Codekey! Pada pembahasan kali...

Tutorial Python 8 : Langkah Mudah Membuat Operasi Kondisional pada Python

Pada pembahasan sebelumnya, Codekey telah menjelaskan kepada Anda tentang pengoperasian string pada Python mulai dari menggabungkan hingga memanipulasi string...

Bisnis

Online Service

Peluang Bisnis

Model Bisnis

Entrepreneurship

Uang

Ketrampilan

Outsourcing

Monetize

Pemasaran

SEO

Internet Marketing

Dasar Pemasaran

Strategi Pemasaran

Situs Web Analitik

Iklan

Teknologi

Teknologi Terbaru

AI

Komputer

Jaringan

Paling Sering dibaca
Mungkin Anda Menyukainya