Dalam pelajaran ini, kita akan membahas fungsi scatter yang terdapat dalam library matplotlib. Fungsi scatter digunakan untuk membuat plot scatterplot yang dapat membantu kita dalam visualisasi data. Scatterplot adalah sebuah grafik yang digunakan untuk mewakili hubungan antara dua variable.

Argumen-Argumen Fungsi scatter

Fungsi scatter memiliki beberapa argumen yang dapat kita gunakan untuk mengatur plot scatterplot. Berikut adalah beberapa argumennya:

• x: Array koordinat x.
• y: Array koordinat y.
• s: Ukuran marker (jika tidak diberikan, maka ukuran default akan digunakan).
• c: Nilai yang digunakan untuk mengwarnai marker. Bisa berupa array nilai numerik, boolean, atau string.
• marker: Tipe marker yang ingin kita gunakan (contohnya, 'o' untuk lingkaran, '^' untuk triangle, dll.). Jika tidak diberikan, maka tipe default akan digunakan.
• cmap: Colormap yang akan digunakan untuk mengwarnai marker. Bisa berupa instance dari class Colormap atau nama colormap yang terdaftar.
• norm: Metode normalisasi nilai yang akan digunakan sebelum diwarnai dengan cmap. Bisa berupa instance dari class Normalize atau nama metode normalisasi (contohnya, 'linear', 'log', dll.).
• vmin dan vmax: Batas nilai yang akan digunakan untuk mengwarnai marker. Jika tidak diberikan, maka batas default akan digunakan.
• alpha: Nilai alpha blending untuk mengatur transparansi marker (nilai antara 0 dan 1).

Contoh Penggunaan Fungsi scatter

Berikut adalah contoh penggunaan fungsi scatter:

import matplotlib.pyplot as plt

# Data koordinat x dan y
x = [1, 2, 3, 4]
y = [1, 4, 9, 16]

# Membuat plot scatterplot dengan ukuran marker yang berbeda
plt.scatter(x, y, s=[10, 20, 30, 40])

# Membuat plot scatterplot dengan warna yang berbeda
plt.scatter(x, y, c=['red', 'green', 'blue', 'yellow'])

# Membuat plot scatterplot dengan ukuran marker dan warna yang berbeda
plt.scatter(x, y, s=[10, 20, 30, 40], c=['red', 'green', 'blue', 'yellow'])

Dalam contoh di atas, kita menggunakan fungsi scatter untuk membuat plot scatterplot dengan ukuran marker dan warna yang berbeda. Kita juga dapat mengatur argumen lainnya seperti cmap, norm, vmin, vmax, dan alpha untuk mengoptimalkan plot.

Konklusi

Dalam artikel ini, kita telah membahas fungsi scatter dalam library matplotlib. Fungsi scatter digunakan untuk membuat plot scatterplot yang dapat membantu kita dalam visualisasi data. Kita juga telah memahami argumen-argumen fungsi scatter dan contoh penggunaannya. Dengan menggunakan fungsi scatter, kita dapat menciptakan plot yang menarik dan bermanfaat dalam analisis data.