Plotting dengan Python Program Digitalent Kominfo: Big Data Analytics Disusun oleh: Astria Nur Irfansyah, PhD 2018

Matplotlib Library Matplotlib boleh jadi adalah standar de facto untuk visualisasi 2 dimensi di Python. Ada beberapa cara penggunaannya: Pendekatan mirip MATLAB: dengan modul pyplot. Pendekatan object-oriented: dengan axes.Axes dan figure.Figure.

Program pyplot pertama import matplotlib.pyplot as plt plt.plot([1, 2, 3, 1, 2.5, 4]) plt.ylabel('Sembarang bilangan') plt.show()

Program pyplot pertama cara ke-2 import matplotlib.pyplot as plt fig, ax = plt.subplots() ax.plot([1, 2, 3, 1, 3.5, 4]) ax.set(ylabel = 'Sembarang bilangan') plt.show() Pada contoh-contoh selanjutnya, cara ini akan digunakan.

Plot garis (x, y) import matplotlib.pyplot as plt x = [1, 2, 4, 5, 10] y = [-1, 9, 3, 4, 8] fig, ax = plt.subplots() ax.plot(x, y, 'ro-')# garis dan bulatan ax.set(ylabel = 'sumbu y', xlabel ='sumbu x') plt.show()

Hasil plot garis (x,y)

Komponen-komponen figure http://pbpython.com/effective-matplotlib.html

Plot garis (x, y) lanjut import matplotlib.pyplot as plt x = [1, 2, 4, 5, 10] y = [-1, 9, 3, 4, 8] fig, ax = plt.subplots() ax.plot(x, y, 'ro-')# garis dan bulatan ax.set(ylabel = 'sumbu y', xlabel ='sumbu x’) plt.show()

Plot garis (x,y) lebih lanjut import matplotlib.pyplot as plt # data pasangan koordinat (x,y) x = [1, 2, 4, 5, 10] y = [-1, 9, 3, 4, 8] fig, ax = plt.subplots() # plot berupa garis dan bulatan merah ax.plot(x, y, 'ro-') # label pada sumbu x dan y ax.set(ylabel = 'sumbu y', xlabel ='sumbu x') # range untuk sumbu x dan y ax.set(xlim = (0,10), ylim = (-2,10)) # ticks pada sumbu x dan y ax.set(xticks = list(range(0,10)), yticks = [-1, 0, 1, 2, 3, 4, 6, 8]) # judul gambar ax.set(title = 'Gambar sederhana') # garis grid on ax.grid() plt.show()

Hasil plot garis (x,y) lanjut

Numpy dan Matplotlib Secara prinsip, menyerupai cara plot di MATLAB import matplotlib import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # Data for plotting t = np.arange(0.0, 2.0, 0.01) s1 = 1 + np.sin(2 * np.pi * t)# sinus s2 = 0.5 + 0.5*t # garis lurus fig, ax = plt.subplots() ax.plot(t, s1, 'r-', t, s2, 'b:') ax.set(xlabel='Waktu t (s)', ylabel='Tegangan (mV)', title='Plot dua fungsi') ax.grid() ax.legend(['s1 = 1 + sin(2*pi*t)', 's2=0.5+0.5*t']) fig.savefig("test.png") plt.show() Secara prinsip, menyerupai cara plot di MATLAB

Hasil plot

Membuat dua plot bersebelahan import matplotlib import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # Data for plotting t = np.arange(0.0, 2.0, 0.01) s1 = 1 + np.sin(2 * np.pi * t)# sinus s2 = 0.5 + 0.5*t # garis lurus # buat plot 2 baris 1 kolom, yang pertama ax1 = plt.subplot(211) ax1.plot(t, s1, 'r-') # buat plot 2 baris 1 kolom, yang kedua ax2 = plt.subplot(212, sharex = ax1) ax2.plot(t, s2, 'b:') ax1.set(ylabel = "S1 (mV)") ax2.set(xlabel = "Waktu t(s)", ylabel = "S2 (mV)") ax1.set(title = "Plot dua fungsi") plt.show()

Membuat dua plot bersebelahan ( versi 2) import matplotlib import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # Data for plotting t = np.arange(0.0, 2.0, 0.01) s1 = 1 + np.sin(2 * np.pi * t)# sinus s2 = 0.5 + 0.5*t # garis lurus # buat plot 2 baris 1 kolom fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(nrows=2, ncols=1, sharex = True) ax1.plot(t, s1, 'r-') ax2.plot(t, s2, 'b:') ax1.set(ylabel = "S1 (mV)") ax2.set(xlabel = "Waktu t(s)", ylabel = "S2 (mV)") ax1.set(title = "Plot dua fungsi") plt.show()

Hasil dua plot bersebelahan

Visualisasi data dengan Pandas Di Pandas, dataframe memiliki function plot. import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # Baca hasil survei kelas Jumat sore # di https://goo.gl/forms/PS9AvkWJ2bFUWE8Z2 data = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/nurirfansyah/digitalent_ITS_bigdata/master/digitalent_survei1.csv', sep = ';') # ambil data jarak 20 peserta ke ITS (dalam kilometer) data[0:20].plot(kind = 'barh', y="jarak") plt.show() Plot di Pandas, ada pilihan “kind”

Hasil plot dengan Pandas

Mengatur plot Pandas dengan Matplotlib import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # Baca hasil survei kelas Jumat sore # di https://goo.gl/forms/PS9AvkWJ2bFUWE8Z2 data = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/nurirfansyah/digitalent_ITS_bigdata/master/digitalent_survei1.csv', sep = ';') # Menggunakan style bernama classic plt.style.use('classic') # Dapatkan fig dan ax fig, ax = plt.subplots() # plot data jarak 20 peserta ke ITS (dalam km) data[0:20].plot(kind='barh',y="jarak",ax=ax) # hitung mean, lalu tampilkan garis vertikalnya avg = data[0:20]['jarak'].mean() ax.axvline(x=avg, color='b', label='Rerata', linestyle='--', linewidth=1) # Atur tampilan ax.set(xlabel = "Jarak (km)", ylabel = "Nomor peserta", title="Hasil survei") ax.grid() plt.show()

Hasil mengatur plot Pandas dengan Matplotlib

Pilihan “kind” pada pandas.DataFrame.plot kind : str ‘line’ : line plot (default) ‘bar’ : vertical bar plot ‘barh’ : horizontal bar plot ‘hist’ : histogram ‘box’ : boxplot ‘kde’ : Kernel Density Estimation plot ‘density’ : same as ‘kde’ ‘area’ : area plot ‘pie’ : pie plot ‘scatter’ : scatter plot ‘hexbin’ : hexbin plot

Tugas Cari file CSV apapun yang dapat digunakan sebagai file input Gunakan pandas untuk meload file tersebut. Tampilkan dataframe tersebut dengan berbagai tipe (kind) tampilan: Vertical bar Pie plot Histogram Box plot Gunakan Matplotlib untuk menambahkan pengaturan tampilan seperlunya (label, legend, title, dll)