Dalam visualisasi data, garis warna dapat menjadi salah satu cara yang efektif untuk menggambarkan hubungan antara variabel-variabel. Dengan demikian, artikel ini akan membahas tentang berbagai macam garis warna yang tersedia dalam matplotlib, serta bagaimana kita dapat menggunakan mereka untuk membuat visualisasi data yang lebih baik.
Berbagai Macam Garis Warna
Matplotlib menyediakan berbagai macam garis warna yang dapat digunakan untuk menggambarkan data. Beberapa contohnya adalah:
- gnuplot
- gnuplot2
- gray
- hot
- hsv
- inferno
- jet
- magma
- nipy_spectral
- ocean
- pink
- plasma
- prism
- rainbow
- seismic
- spring
- summer
- tab10
- tab20
- tab20b
- tab20c
- terrain
- twilight
- twilight_shifted
- viridis
- winter
Masing-masing garis warna memiliki karakteristik warnanya sendiri, sehingga kita dapat memilih yang sesuai dengan kebutuhan kami.
Contoh Penggunaan Garis Warna
Berikut adalah contoh penggunaan garis warna dalam matplotlib:
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.array([5,7,8,7,2,17,2,9,4,11,12,9,6])
y = np.array([99,86,87,88,111,86,103,87,94,78,77,85,86])
plt.scatter(x, y, c='nipy_spectral')
plt.show()
Dalam contoh di atas, kita menggunakan garis warna nipy_spectral untuk menggambarkan scatter plot. Kita dapat memilih garis warna yang sesuai dengan kebutuhan kami.
Mengatur Ukuran dan Keterangkatan
Selain menggunakan berbagai macam garis warna, kita juga dapat mengatur ukuran dan keterangkatan dot dengan menggunakan argument s dan alpha. Berikut adalah contoh penggunaan:
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.array([5,7,8,7,2,17,2,9,4,11,12,9,6])
y = np.array([99,86,87,88,111,86,103,87,94,78,77,85,86])
sizes = 10 * np.random.randint(100, size=(13))
plt.scatter(x, y, s=sizes)
plt.show()
Dalam contoh di atas, kita menggunakan argument s untuk mengatur ukuran dot, serta argument alpha untuk mengatur keterangkatan dot.
Menggabungkan Garis Warna dengan Ukuran dan Keterangkatan
Kita dapat menggabungkan garis warna dengan ukuran dan keterangkatan untuk membuat visualisasi data yang lebih baik. Berikut adalah contoh penggunaan:
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.random.randint(100, size=(100))
y = np.random.randint(100, size=(100))
colors = 10 * np.random.randint(100, size=(100))
sizes = 10 * np.random.randint(100, size=(100))
plt.scatter(x, y, c=colors, s=sizes, alpha=0.5, cmap='nipy_spectral')
plt.colorbar()
plt.show()
Dalam contoh di atas, kita menggunakan garis warna nipy_spectral, serta mengatur ukuran dan keterangkatan dot dengan menggunakan argument s dan alpha. Kita dapat memilih garis warna yang sesuai dengan kebutuhan kami.
Sumber Daya