Cara menggunakan python color code

Kali ini, saya akan membagikan pengalaman dan project saya selama belajar Visualisasi Data menggunakan Matplotlib di Data Science Training oleh Mutiara Technology Indonesia. #MutiaraTechnologyIndonesia

“Semua Pasti Bisa, Mulai Aja Dulu!”

Library yang dibutuhkan dalam melakukan visualisasi data pada python adalah Matplotlib.

Day 1

Di hari pertama saya belajar dasar-dasar dari Matplotlib, yaitu pengertiannya, komponen-komponennya, dan membuat diagram garis sederhana.

Matplotlib adalah suatu library pada python yang low-level untuk membangun objek visual. maksudnya low-level ini memberikan kita control sampai ke komponen-komponen kecilnya. kalau misalkan kita buat mobil, kita mengontrol sampai pembuatan ke baut bautnya. Oleh karena itu matplotlib penting di pahami sebagai dasar apabila ingin mendalami bidang visualisasi data.

Komponen dasar Matplotlib :

1. Figure dan Axis

• Figure adalah window atau page atau halaman dalam objek visual. kalau kita mengambar di kertas, maka kertas tersebutlah yang di namakan figure. jadi diatas figure kita dapat mengisi nilai sumbu x,y , grafik, text dan label. untuk membuat figure pada pandas, dapat menggunakan fungsi figure().
• Axes adalah suatu area di dalam figure dimana data akan di plot. di dalam Axes terdapat method untuk melakukan manipulasi data seperti memanipulasi garis pada x-axis (sumbu x), y-axis (sumbu y), grid, label tick maupun background. dalam mendefinisikan axes dapat mengunakan fungsi ax()

2. Plot

Plot berguna untuk menggambar garis atau penanda pada bidang gambar.

Berikut gambaran Fig, Axes dan Plot

Tugas :

Disini saya mempraktikkan apa yang sudah saya tonton dalam video tadi. Pertama, import library Matplotlib.

import matplotlib.pyplot as plt

Soal 1

Diminta menjelaskan pentingnya Matplotlob dalam data science.

Matlpotlib diperlukan dalam data science karena berfungsi untuk memvisualisasikan data

Soal 2

Melengkapi kode agar bisa menampilkan line chart sederhana menggunakan Matplotlib.

# lengkapi code Mendefiniskan Fungsi Figure()
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot()


# Lengkapi sintax pada code untuk mendefinisikan Data 
negara = ['indonesia', 'singapura', 'amerika', 'jepang', 'thai']
jumlah_penduduk = [267, 5.63, 327, 126, 69.4]

# Lengkapi code menambahkan objek pada axes
ax.plot(negara,jumlah_penduduk)

# menampilkan data
plt.show()

Soal 3

Diminta untuk memberikan analisis dari grafik tersebut beserta insightnya.

1. grafik tersebut menjelaskan tentang jumlah penduduk yang ada di negara Indonesia, Singapura, Amerika, Jepang, Thailand
2. Amerika mempunyai jumlah penduduk terbanyak dan Singapura mempunyai jumlah penduduk paling sedikit

Day 2

Di hari kedua saya belajar cara melakukan visualisasi custom agar tampilan chart menjadi lebih menarik dan lebih informatif, seperti memberikan grid, membuat marker point, merubah line style, merubah warna line, merubah ukuran marker point dan line, menambah judul pada line chart, memberikan label pada sumbu x dan sumbu y, serta menyimpan line chart dalam bentuk gambar dengan menggunakan Matplotlib.

Tugas :

Saya mempraktikkan apa yang sudah saya tonton dalam video tadi. Pertama, import library Pandas dan Matplotlib ke IDE.

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

Soal 1

Diminta untuk mendownload sebuah file csv kemudian menampilkannya sebagai dataframe menggunakan Pandas.

data1 = pd.read_csv('CustomerOrders - CustomerOrders.csv',encoding ='latin1')
data1

Kemudian mengambil semua data yang ada pada kolom “Country”, menampilkan negara dan jumlahnya masing-masing dalam bentuk line chart. Warna garis diubah menjadi hijau.

data = data1["Country"].value_counts()
category = data.index 
frequency = data.values 


fig, ax = plt.subplots() 

# lengkapi code berikut
ax.plot(category, frequency, color='g') 
ax.set_xticklabels(category, rotation=90) 
plt.show()

Soal 2

Mengubah warna line chart pada soal pertama lalu memberikan marker.

data = data1["Country"].value_counts()
category = data.index 
frequency = data.values 


fig, ax = plt.subplots() 
ax.plot(category, frequency, color="r", marker="o") 
ax.set_xticklabels(category, rotation=90) 
plt.show()

Soal 3

Diminta untuk membuat sebuah line chart dengan data sekreatif mungkin yang menampilkan sebuah informasi penting dari data. dengan syarat warna pada line chart adalah biru, marker nya persegi, kemudian save file dengan nama “report_saya” dan download file dalam bentuk PNG.

# mendefinisikan komponen figure dan axes
fig = plt.figure()
ax  = plt.axes()
ax.grid()

# mendefinisikan fungsi penamaan
plt.title("Fenryr Champion Win Rate - LOL Wild Rift")
plt.xlabel("Champion Name")
plt.ylabel("Win Rate Percentage(%)")

# mendefinisikan nilai pada sumbu x dan y
xlabel = ["Xin Zhao", "Shyvana", "Camille", "Yasuo", "Master Yi", "Garen", "Zed", "Olaf"]
ylabel = [65, 50, 66.7, 33.3, 70, 63.6, 66.7, 63.6]

# mendefinisikan fungsi untuk menampilkan visualisasi
ax.plot(xlabel, ylabel, marker='s', linestyle='--', color='b', markersize=8, linewidth=2 )
plt.show()

# menyimpan tabel dan mendownloadnya dalam format png
plt.savefig("report_saya.png")

Day 3

Di hari ketiga saya belajar tentang cara membuat 2 atau lebih grafik dalam satu figure.

Tugas :

Disini saya mempraktikkan apa yang sudah saya tonton dalam video tadi.

Soal 1

# Lengkapi Library yang di butuhkan
import matplotlib.pyplot as plt

fig = plt.figure(figsize=(9, 6))

# Perbaiki jika ada data yang salah 

data_x1 = ["susu", "roti", "coklat", "gula", "keju", "cream", "selai"]
data_y1 = [20, 38, 40, 50, 61, 70, 80]

data_x2 = ["susu", "roti", "coklat", "gula", "keju", "cream", "selai"]
data_y2 = [10, 20, 15, 40, 50, 40, 70]

data_x3 = ["susu", "roti", "coklat", "gula", "keju", "cream", "selai"]
data_y3 = [20, 20, 40, 80, 60, 70, 80]

data_x4 = ["susu", "roti", "coklat", "gula", "keju", "cream", "selai"]
data_y4 = [10, 20, 30, 45, 56, 67, 57]

# Lengkapi code berikut, isi nilai rows dana columns
rows = 2
columns = 3

grid = plt.GridSpec(rows, columns, wspace = .25, hspace = .25)

# Lengkapi code berikut 

plt.subplot(grid[0, :])
plt.bar(data_x1,data_y1, color ="g")

plt.subplot(grid[1, 0])
plt.bar(data_x2,data_y2, color ="c")

plt.subplot(grid[1, 1])
plt.bar(data_x3,data_y3, color ="r")

plt.subplot(grid[1, 2])
plt.bar(data_x4,data_y4, color ="b")



plt.show()

Soal 2

Matlpotlib diperlukan dalam data science karena berfungsi untuk memvisualisasikan data

Soal 3

Matlpotlib diperlukan dalam data science karena berfungsi untuk memvisualisasikan data

Day 4

Di hari keempat, saya belajar tentang cara membuat bar chart, pie chart, dan scatter plot.

Tugas :

Disini saya mempraktikkan apa yang sudah saya tonton dalam video tadi.

Soal 1

Diminta untuk membuat scatter plot berdasarkna data yang telah disediakan.

Matlpotlib diperlukan dalam data science karena berfungsi untuk memvisualisasikan data

Soal 2

Diminta untuk membuat categorical plotting yang terdiri dari bar chart, scatter plot, dan line chart dengan data yang sudah disediakan.

Apakah bisa membuat game dengan Python?

Apa penggunaan Python?

Apa karakteristik kode python?