Mastering Scatter Plots: Techniques for Effective Data Visualization

Mastering Scatter Plots: Techniques for Effective Data Visualization

Dalam era teknologi modern, scatter plot menjadi salah satu alat penting dalam analisis data. Dengan menggunakan teknik visualisasi data yang efektif, Anda dapat memahami hubungan antara variabel-variabel dan membuat keputusan yang lebih baik. Dalam artikel ini, kita akan membahas beberapa teknik dasar untuk menciptakan scatter plot yang efektif.

Penggunaan Legend

Legend (atau key) adalah fitur penting dalam scatter plot yang memungkinkan Anda untuk mengidentifikasi setiap titik atau garis pada plot. Dalam Python, Anda dapat menggunakan library Matplotlib untuk membuat legend. Berikut beberapa cara untuk menciptakan legend pada scatter plot:

  1. Menggunakan ax.legend()

Cara pertama adalah dengan menggunakan fungsi ax.legend() yang tersedia dalam Matplotlib. Fungsi ini akan membuat legend berdasarkan data yang Anda plot.

Contoh:

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.linspace(-1,1,100)

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(1,1,1)

#Plot something
ax.plot(x,x, color='red', ls="-", label="$P_1(x)$")
ax.plot(x,0.5 * (3*x**2-1), color='green', ls="--", label="$P_2(x)$")
ax.plot(x,0.5 * (5*x**3-3*x), color='blue', ls=":", label="$P_3(x)$")

ax.legend()
plt.show()

Fungsi ax.legend() akan membuat legend yang sesuai dengan data yang Anda plot.

  1. Menggunakan Custom Artist/Label

Cara kedua adalah dengan menggunakan custom artist dan label untuk membuat legend. Dalam contoh berikut, kita akan membuat legend dengan label yang telah dipilih:

Contoh:

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.linspace(-1,1,100)

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(1,1,1)

#Plot something
p1, = ax.plot(x,x, color='red', ls="-", label="$P_1(x)$")
p2, = ax.plot(x,0.5 * (3*x**2-1), color='green', ls="--", label="$P_2(x)$")
p3, = ax.plot(x,0.5 * (5*x**3-3*x), color='blue', ls=":", label="$P_3(x)$")

#Create legend from custom artist/label lists
ax.legend([p1,p2], ["$P_1(x)$", "$P_2(x)$"])

plt.show()

Dalam contoh ini, kita menggunakan list p1 dan p2 sebagai custom artist, serta list ["$P_1(x)$", "$P_2(x)$"] sebagai label.

  1. Menggunakan Patches

Cara ketiga adalah dengan menggunakan patches (objek-objek gambar) untuk membuat legend. Dalam contoh berikut, kita akan membuat legend dengan menggunakan patches:

Contoh:

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import matplotlib.patches as mpatches

x = np.linspace(-1,1,100)

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(1,1,1)

#Plot something
p1, = ax.plot(x,x, color='red', ls="-", label="$P_1(x)$")
p2, = ax.plot(x,0.5 * (3*x**2-1), color='green', ls="--", label="$P_2(x)$")
p3, = ax.plot(x,0.5 * (5*x**3-3*x), color='blue', ls=":", label="$P_3(x)$")

fakeLine1 = plt.Line2D([0,0],[0,1], color='Orange', marker='o', linestyle='-')
fakeLine2 = plt.Line2D([0,0],[0,1], color='Purple', marker='^', linestyle='')
fakeLine3 = plt.Line2D([0,0],[0,1], color='LightBlue', marker='*', linestyle=':')

#Create legend from custom artist/label lists
ax.legend([fakeLine1,fakeLine2,fakeLine3], ["label 1", "label 2", "label 3"])

plt.show()

Dalam contoh ini, kita menggunakan patches untuk membuat legend.

Dengan menggunakan teknik-teknik di atas, Anda dapat menciptakan scatter plot yang efektif dan membantu Anda dalam analisis data.