Matplotlib
Matplotlib adalah library Python yang fokus pada visualisasi data seperti membuat plot grafik. Matplotlib pertama kali diciptakan oleh John D. Hunter dan sekarang telah dikelola oleh tim developer yang besar. Awalnya matplotlib dirancang untuk menghasilkan plot grafik yang sesuai pada publikasi jurnal atau artikel ilmiah. Matplotlib dapat digunakan dalam skrip Python, Python dan IPython shell, server aplikasi web, dan beberapa toolkit graphical user interface (GUI)lainnya.
Visualisasi dari matplotlib adalah sebuah gambar grafik yang terdapat satu sumbu atau lebih. Setiap sumbu memiliki sumbu horizontal (x) dan sumbu vertikal (y), dan data yang direpresentasikan menjadi warna dan glyphs seperti marker (contohnya bentuk lingkaran) atau lines (garis) atau poligon.
Gambar di bawah menunjukkan bagian-bagian dari visualisasi matplotlib dibuat oleh Nicolas P. Rougier.
Hal yang penting dalam visualisasi data adalah penentuan warna, tekstur, dan style yang menarik untuk dilihat dan representatif terhadap data. Seorang Cartographer yaitu Jacques Bertin mengembangkan rekomendasi berikut untuk pemilihan informasi visual yang cocok, dan kita dapat menerapkannya menggunakan matplotlib.
Untuk memulai menggunakan matplotlib, lakukan import terlebih dahulu library matplotlib.pyplot as plt. Penggunaan as disini, artinya kita menggantikan pemanggilan fungsi pyplot pada matplotlib dengan prefix plt untuk proses berikutnya. Disini terdapat magic command %matplotlib inline, untuk pengaturan pada backend matplotlib agar setiap grafik ditampilkan secara ‘inline’, yaitu akan ditampilkan langsung pada cell notebook.
Membuat Line Plot
Line plot berguna untuk melacak perubahan pada periode waktu pendek dan panjang. Ketika terdapat perubahan kecil, line plot lebih baik dalam melakukan visualisasi dibandingkan grafik bar.
Tutorial kali ini akan membuat plot grafik line menggunakan gelombang cos. Kita akan menggunakan numpy untuk generate data gelombang cos dengan jumlah data 100 yang berjarak dari 0 sampai 2π.
Sumbu x dan y pada kurva cos seharusnya memiliki rasio yang sama karena keduanya merupakan satuan unit yang sama. Kita dapat mengaturnya menggunakan fungsi .set_aspect.
Kita dapat mengatur bentuk marker menggunakan parameter linestyle, ukuran marker menggunakan parameter markersize, warna menggunakan parameter color, dan memberikan legend menggunakan parameter legend.
Membuat Scatter Plot
Scatter plot biasanya digunakan untuk melakukan observasi dan menunjukkan hubungan relasi antara dua variabel numeric. Titik-titik pada scatter plot juga dapat menggambarkan pola dari data secara keseluruhan. Matplotlib menyediakan fungsi scatter() untuk mempermudah dalam visualisasi scatter plot.
Membuat Bar Plot
Bar plot digunakan untuk membandingkan perubahan tiap waktu pada beberapa kelompok data. Bar plot sangat bagus digunakan dalam visualisasi ketika perubahan data sangat besar dibandingkan dengan line plot. Bar plot biasanya memiliki dua sumbu yaitu sumbu x untuk jenis kelompok dan sumbu y untuk proporsi kelompok. Matplotlib menyediakan fungsi bar() untuk mempermudah dalam visualisasi bar plot.
Matplotlib masih menyediakan banyak sekali fungsi untuk melakukan visualisasi dengan berbagai jenis grafik seperti pie, histogram, grafik 3-dimensi, dll. Untuk mempelajari lebih jauh dapat mengakses dokumentasi matplotlib.