Cara menggunakan PYLAB pada Python

Sebagai seorang peneliti yang menulis publikasi secara reguler, saya seringkali dihadapkan dengan permasalahan dalam membuat grafik yang rapi. Ini tidak selalu mudah bagi saya, dan saya harus menggunakan tool yang tersedia sebaik mungkin, namun saya tidak puas dengan grafik yang saya buat sepanjang waktu. Saya selalu terbiasa  bertanya-tanya bagaimana peneliti lainnya membuat grafiknya yang rapi itu!

Permasalahan ini mulai menghilang setelah saya menemukan librari Python,

3
4,  yang menghasilkan grafik yang rapi. Seperti yang disebutkan di dalam website librari:

3
4 adalah librari plotting 2D Python yang menghasilkan gambar publikasi bermutu di dalam berbagai format hardcopy dan lingkungan interaktif sepanjang platform.
3
4 dapat digunakan di dalam script Python, shell Python dan ipython (ala MATLAB®* or Mathematica®), server aplikasi web, dan enam GUI toolkit.
3
4 mencoba untuk membuat hal mudah menjadi lebih mudah dan hal sulit menjadi mungkin. Kamu dapat membuat plot, histogram, power spectra, grafik batang, grafik error, scatterplot, dll, hanya dengan beberapa baris code.

Di dalam tutorial ini, saya akan menunjukkan bagaimana menginstal

3
4, dan kemudian membawamu pada beberapa contoh.

Jika kamu tertarik di dalam menggali lebih dalam tentang Python dan mempelajari bagaimana menggunakan kekuatan Python untuk menangani data, mengapa tidak memeriksa dua course ini:

  • Cara menggunakan PYLAB pada Python
    Cara menggunakan PYLAB pada Python
    Cara menggunakan PYLAB pada Python

    Python

    Pengenalan Python

    Derek Jensen

  • Cara menggunakan PYLAB pada Python
    Cara menggunakan PYLAB pada Python
    Cara menggunakan PYLAB pada Python

    Python

    Penanganan Data Dengan Python

    Derek Jensen

Menginstal matplotlib

Menginstal

3
4 sangat sederhana. Saat ini saya berkerja dengan mesin Mac OS X, sehingga saya akan menunjukkan bagaimana menginstal librari pada sistem operasi itu. Silahkan lihat halaman instalasi matplotlib untuk informasi lebih lanjut tentang menginstal
3
4 pada sistem operasi lainnya.

3
4 dapat diinstal dengan menjalankan perintah berikut di dalam Terminal (saya akan menggunakan pip, namun kamu dapat menggunakan ):

1
curl -O https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py

2
python get-pip.py
3
pip install matplotlib

Itu saja. Kamu sekarang sudah memiliki

3
4 siap untuk dijalankan. Sesederhana itu!

Menggambar Plot Dasar

Mari sekarang kita lihat beberapa contoh penggunaan

3
4. Contoh set pertama akan tentang menggambar beberapa plot dasar.

Plot Garis

Mari pertimbangkan sebuah contoh sederhana menggambar sebuah plot garis menggunakan

3
4. Dalam kasus ini, kita akan menggunakan , yang menyediakan sebuah framework plotting seperti MATLAB. Dengan kata lain, itu menyediakan sebuah koleksi function bergaya command yang membuat
3
4 berkerja seperti MATLAB.

Mari katakan kita ingin melakukan plot sebuah garis untuk set data di bawah ini:

1
x = (4,8,13,17,20)
2
y = (54, 67, 98, 78, 45)

Ini dapat dilakukan dengan menggunakan script di bawah:

1
curl -O https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py

1
2
curl -O https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py

3
3
curl -O https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py

5

Perhatikan bahwa kita menyajikan tiitk

pip install matplotlib
7 dan
pip install matplotlib
8 sebagai daftar.

Dalam kasus ini, hasilnya akan menjadi sebagai berikut:

Cara menggunakan PYLAB pada Python
Cara menggunakan PYLAB pada Python
Cara menggunakan PYLAB pada Python

Garis pada gambar di atas adalah garis default yang digambarkan untuk kita, baik bentuk dan warnanya. Kita dapat memodifikasi itu dengan mengubah bentuk dan warna garis menggunakan beberapa simbol (specifier) dari dokumentasi plot MATLAB. Jadi mari katakan kita ingin menggambar garis putus-putus hijau, dengan marker diamond. Specifiers yang kita perlukan dalam kasus ini adalah:

pip install matplotlib
9. Di dalam script di atas, kita menempatkan specifier sebagai berikut:

1
curl -O https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py

7

Yang mana, plot garis akan tampak sebagai berikut:

Cara menggunakan PYLAB pada Python
Cara menggunakan PYLAB pada Python
Cara menggunakan PYLAB pada Python

Plot Sebaran

Sebuah plot sebaran adalah sebuah grafik yang menunjukkan hubungan antara dua set data, seperti hubungan antara umur dan tinggi. Di dalam section ini, saya akan menunjukkan bagaimana kita dapat menggambar sebuah plot sebaran menggunakan

3
4.

Mari ambil dua set data,

pip install matplotlib
7 dan
pip install matplotlib
8, sebagai contoh untuk menemukan hubungan mereka (plot sebaran):

1
curl -O https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py

9
2
2
1

Plot sebaran dapat digambarkan menggunakan script di bawah:

1
curl -O https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py

1
2
2
5
3
2
7
2
8
2
9
python get-pip.py
0
curl -O https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py

5

Output dari script ini adalah:

Cara menggunakan PYLAB pada Python
Cara menggunakan PYLAB pada Python
Cara menggunakan PYLAB pada Python

Tentu saja, kamu dapat mengubah warna marker sebagai tambahan untuk pengaturan lainnya, seperti yang ditunjukkan di dalam .

Histogram

Sebuah histogram adalah grafik yang menampilkan frekuensi data menggunakan batang, dimana angka dikelompokkan dalam rentang tertentu. Dengan kata lain, frekuensi setiap elemen data di dalam daftar ditunjukkan menggunakan histogram. Angka yang dikelompokkan dalam bentuk rentang tertentu disebut bins. Mari lihat contoh untuk lebih mengerti ini.

Mari katakan bahwa data yang ingin kita temukan histogramnya adalah sebagai berikut:

1
python get-pip.py
3

Script Python yang dapat kita gunakan untuk menampilkan histogram pada data di atas adalah:

1
curl -O https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py

1
2
python get-pip.py
7
3
python get-pip.py
9
2
8
3
1
python get-pip.py
0
curl -O https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py

5

Ketika kamu menjalankan script, kamu harusnya mendapatkan sesuatu serupa dengan grafik berikut (histogram):

Cara menggunakan PYLAB pada Python
Cara menggunakan PYLAB pada Python
Cara menggunakan PYLAB pada Python

Tentu saja ada lebih banyak parameter untuk function

1
3, seperti yang ditunjukkan di dokumentasi.

Bacaan Lebih Lanjut

Tutorial ini hanyalah baru menyentuh permukaan pada berkerja dengan grafik dalam Python. Ada lebih banyak tentang

3
4, dan kamu dapat melakukan banyak hal menarik dengan librari ini.

Jika kamu ingin mempelajari lebih lanjut tentang

3
4 dan melihat jenis lainnya yang dapat kamu buat dengan librari ini, salah satu tempatnya adalah pada section examples pada website
3
4. Ada juga buku menarik tentang topik ini, seperti Mastering matplotlib dan Matplotlib Plotting Cookbook.

Kesimpulan

Seperti yang kita lihat di tutorial ini, Python dapat diperluas untuk melakukan tugas menarik dengan memanfaatkan librari pihak ketiga. Saya telah menunjukkan contoh librari seperti itu, yaitu

3
4.

Seperti yang saya sebutkan di dalam pendahuluan tutorial ini, membuat grafik yang rapi bukanlah merupakan tugas yang mudah bagi saya, khususnya ketika kamu ingin menyajikan grafik dalam publikasi ilmiah.

3
4memberikan solusi pada permasalahan ini, karena kamu tidak hanya dapat membuat grafik yang rapi dalam cara yang mudah, namun juga memiliki kendali (yaitu parameter) terhadap grafik itu karena kamu menggunakan bahasa pemrograman untuk membuat grafik—dalam hal ini, Python.

Apa itu seaborn pada Python?

Seaborn adalah library untuk membuat grafik dan statistik dengan menggunakan Python. Library ini dibangun berdasarkan library Matplotlib yang sudah ada. Kemudian terintegrasi dengan struktur data pada Pandas.

Apa pengertian dari Matplotlib?

Matplotlib adalah library Python yang fokus pada visualisasi data seperti plot grafik. Matplotlib pertama kali diluncurkan oleh John D.Hunter dan sekarang sudah dikelola oleh tim developer yang besar. Pada mulanya matplotlib dirancang untuk menghasilkan plot grafik yang sesuai pada publikasi jurnal atau artikel ilmiah.

%Matplotlib inline untuk apa?

“%matplotlib inline” digunakan untuk meng-embed gambar plot statis di dalam notebook.

Apa yang dimaksud Line Plot?

Line plot, jenis plot yang menampilkan data sebagai serangkaian titik, dihubungkan oleh segmen garis lurus. Line Plot berfungsi untuk data numerik. Sementara untuk data kategorikal, Line Plot dapat digunakan untuk pengelompokan titik / poin data.