Dalam analisis data, salah satu cara yang paling efektif adalah menggunakan scatter plot untuk menggambarkan hubungan antara dua variabel. Scatter plot ini dapat membantu kita menemukan pola dan hubungan antara dua variabel. Dalam artikel ini, kita akan mempelajari tentang cara membuat scatter plot dengan menggunakan library Matplotlib.

Parameter Scatter Plot

Sebelum kita mulai membuat scatter plot, kita harus memahami parameter yang digunakan dalam membuat scatter plot. Beberapa parameter yang penting adalah:

• x dan y: Koordinat data yang akan digunakan untuk membuat scatter plot.
• s: Ukuran marker (simbol) yang akan digunakan.
• c: Warna marker yang akan digunakan.
• marker: Tipe marker yang akan digunakan. Bisa berupa instance dari class atau text shorthand untuk tipe marker tertentu.
• cmapstr atau Colormap: Colormap yang akan digunakan untuk mapping data skalar ke warna.
• normstr atau Normalize: Metode normalisasi yang akan digunakan untuk skalakan data skalar ke rentang [0, 1].
• vmin dan vmax: Rentang nilai data yang akan digunakan untuk membuat colormap.
• alpha: Nilai blending alpha yang akan digunakan.
• linewidths: Lebar garis marker.
• edgecolors: Warna garis marker.

Contoh Penggunaan

Berikut adalah contoh penggunaan scatter plot dengan menggunakan Matplotlib:

import matplotlib.pyplot as plt

# Data x dan y
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 6, 8, 10]

# Membuat scatter plot
plt.scatter(x, y)

# Menambahkan title dan label
plt.title('Scatter Plot Example')
plt.xlabel('X Axis')
plt.ylabel('Y Axis')

# Meningkatkan warna marker
c = ['r', 'g', 'b', 'y']

# Membuat legend
plt.legend(['Marker 1', 'Marker 2'])

# Menampilkan plot
plt.show()

Dalam contoh di atas, kita membuat scatter plot dengan menggunakan data x dan y. Kita juga menambahkan title, label, warna marker, dan legend untuk membantu memahami plot.

Kelebihan dan Kekurangan

Scatter plot memiliki beberapa kelebihan, seperti:

• Membantu menemukan pola dan hubungan antara dua variabel.
• Dapat digunakan untuk menganalisis data skalar dan kategorikal.
• Bisa membantu memahami hubungan antara beberapa variabel.

Namun, scatter plot juga memiliki beberapa kekurangan, seperti:

• Bisa sulit dipahami jika data tidak terstruktur atau memiliki banyak nilai yang tidak signifikan.
• Dapat menjadi sulit untuk menemukan pola dan hubungan antara dua variabel jika data tidak consistent.

Dalam kesimpulan, scatter plot adalah salah satu cara yang efektif untuk menganalisis data skalar dan kategorikal. Dengan memahami parameter dan contoh penggunaan, kita dapat membuat scatter plot yang membantu memahami pola dan hubungan antara dua variabel.