Dalam analisis data, plot scatter adalah salah satu cara yang paling populer untuk visualisasi data. Dengan menggunakan library Seaborn di Python, kita dapat membuat plot scatter yang lebih menarik dan interaktif.

Contoh pertama, kita akan membuat plot scatter dengan menggunakan variabel style untuk mengontrol marker yang digunakan. Kita dapat melakukan ini dengan mengisi dictionary markers dengan kode marker yang sesuai.

import seaborn as sns
import pandas as pd

tips = pd.read_csv('tips.csv')

markers = {"Lunch": "s", "Dinner": "X"}
sns.scatterplot(data=tips, x="total_bill", y="tip", style="time", markers=markers)

Dalam contoh di atas, kita menggunakan dictionary markers untuk mengontrol marker yang digunakan berdasarkan variabel style. Kita dapat menambahkan lebih banyak entry ke dalam dictionary ini untuk mengontrol marker yang digunakan untuk setiap level of the categorical variable.

Contoh kedua, kita akan membuat plot scatter dengan menggunakan keyword argument lainnya untuk mengatur attribute plot. Dengan menggunakan keyword s dan color, kita dapat mengatur ukuran marker dan warna yang digunakan.

sns.scatterplot(data=tips, x="total_bill", y="tip", s=100, color=".2", marker="+")

Dalam contoh di atas, kita menggunakan keyword argument s untuk mengatur ukuran marker menjadi 100, dan keyword argument color untuk mengatur warna yang digunakan menjadi 0.2. Kita juga dapat menggunakan keyword argument marker untuk mengatur tipe marker yang digunakan.

Menggunakan Data Wide-Form

Saat kita bekerja dengan data wide-form, maka setiap kolom akan diplot melawan indeksnya menggunakan mapping hue dan style.

import pandas as pd
import numpy as np

index = pd.date_range("1 1 2000", periods=100, freq="m", name="date")
data = np.random.randn(100, 4).cumsum(axis=0)
wide_df = pd.DataFrame(data, index, ["a", "b", "c", "d"])
sns.scatterplot(data=wide_df)

Dalam contoh di atas, kita menggunakan data wide-form dan plot scatter untuk menggambarkan setiap kolom melawan indeksnya.

Menggunakan relplot()

relplot() adalah cara yang lebih aman untuk membuat plot dengan menggunakan FacetGrid. Dengan menggunakan relplot(), kita dapat menggabungkan plot scatter dengan mapping hue dan style.

sns.relplot(
 data=tips, x="total_bill", y="tip",
 col="time", hue="day", style="day",
 kind="scatter"
)

Dalam contoh di atas, kita menggunakan relplot() untuk membuat plot scatter yang digabungkan dengan mapping hue dan style. Kita dapat mengatur attribute plot lainnya seperti warna, ukuran marker, dan tipe marker.

Menggunakan Scatter Plot dengan Warna Berbeda (MATLAB)

Saya akan menjawab pertanyaan Craig tentang bagaimana cara membuat scatter plot dengan menggunakan warna yang berbeda berdasarkan nilai dalam array "matrix2".

myColors = zeros(size(matrix1, 1), 3);
rowsToSetBlue = matrix2 == 1;
rowsToSetRed = matrix2 == 2;
myColors(rowsToSetBlue, :) = [0,0,1];
myColors(rowsToSetRed, :) = [1,0,0];

scatter(matrix1(:,1), matrix1(:,2), [], myColors)

Dalam contoh di atas, kita membuat array myColors yang berisi nilai warna untuk setiap data point. Kita kemudian menggunakan keyword argument c dalam fungsi scatter() untuk mengatur warna yang digunakan.

Saya harap artikel ini dapat membantu Anda dalam membuat plot scatter yang lebih menarik dan interaktif dengan menggunakan library Seaborn di Python.