Berikut adalah artikel dalam bahasa Indonesia dengan panjang lebih dari 1000 kata tentang mengubah bentuk titik di scatter plot menggunakan Python:
Membuat Array Terlebih Dahulu
numbers = [100, 250, 180, 420, 70, 330, 560, 910, 140, 390, 620, 870, 230]
Mengubah Bentuk Titik di Scatter Plot
Untuk mengubah bentuk dari titik-titik di scatter plot, gunakan argumen 'marker' di 'plt.scatter()'. Misalkan seperti berikut.
plt.scatter(x, y, marker='s')
Keluarannya akan seperti berikut.
Pada contoh di atas, argumen 'marker='s'' digunakan untuk membuat bentuk scatter plot menjadi kotak. Untuk mengubahnya menjadi bentuk-bentuk lain, kamu dapat memasang kode marker yang sesuai.
Berikut adalah kode marker yang umum digunakan.
'o' for circles
's' for squares
'^' for triangles pointing down
'v' for triangles pointing up
'p' for pentagons
'h' for hexagons
'+' for plus signs
'x' for x-mark
Mengubah Transparansi Titik di Scatter Plot
Di Python, kamu juga dapat mengubah transparansi dari scatter plot kamu dengan menggunakan parameter 'alpha' di fungsi 'plt.scatter()'. Parameter 'alpha' mengatur tingkat transparansi dari titik-titik kamu.
Kamu dapat mengatur tingkat transparansi dengan menentukan nilai 'alpha' antara 0.0 dan 1.0, dengan 0.0 artinya sepenuhnya transparan.
plt.scatter(x, y, alpha = 0.5)
Artinya, kita ingin scatter plot kita 50% transparan. Hasilnya adalah seperti berikut.
Menyimpan Scatter Plot
Kamu dapat menyimpan scatter plot kamu menjadi gambar dalam format tertentu, seperti PNG, JPEG, atau SVG, dengan menggunakan fungsi 'savefig()'. Di dalam fungsi tersebut, tuliskan nama dan format gambar yang kamu inginkan. Misalkan seperti berikut.
plt.savefig("scatter_plot.png")
Maka scatter plot kamu akan tersimpan dalam format PNG dengan nama "scatter_plot.png". Biasanya gambar akan tersimpan di directory tempat kamu membuat kode Python.
Perbedaan Plot dan Scatter
Cara lain untuk membuat scatter plot di Python adalah dengan menggunakan fungsi 'plt.plot()' dibandingkan 'plt.scatter()'. Lalu, apakah ada perbedaan di antara keduanya?
Baik fungsi 'plt.plot()' maupun fungsi 'plt.scatter()', keduanya memiliki kelebihan dan kekurangan masing-masing bergantung pada kebutuhan kamu. Perbedaan keduanya dapat disimpulkan sebagai berikut.
Efisiensi. Jika kamu menjalankan kode yang serupa, fungsi 'plt.plot()' akan memberikan hasil dengan lebih cepat dan efisien ketimbang 'plt.scatter()'. Hal ini membuat fungsi 'plt.plot()' akan berguna untuk data-data besar dan banyak.
Keragaman. Di sisi lain, fungsi 'plt.plot()' tidak memiliki keragaman dan fitur kustomisasi sebanyak fungsi 'plt.scatter()'. Sehingga, jika kamu ingin membuat scatter plot yang lebih advanced, kamu perlu menggunakan 'plt.scatter()'.
Nah, itulah penjelasan tentang tata cara membuat scatter plot di Python. MinDi menyarankan banget nih buat kamu mencoba dan mengotak-atik fungsi-fungsi scatter sendiri, biar kamu lebih mantap dalam menggunakan scatter plot di Python.
Python memang merupakan salah satu tools paling banyak digunakan untuk pengolahan dan analisis data. Jadi, menguasai fitur-fiturnya adalah hal yang penting kalau kamu ingin mengejar keterampilan atau bahkan profesi di data science.
Untuk mendalami skills lain di data science, MinDi mau menawarkan kamu buat bergabung di Bootcamp Data Science yang diadakan oleh Dibimbing.id!
Kamu bakal belajar secara mendalam tentang tools data science, seperti Python, SQL, dan Tableau, sambil dilatih oleh para ahli yang sudah berpengalaman.
Yuk, bergabung dengan Bootcamp Data Science dari Dibimbing,id sekarang!