Plot scatter adalah salah satu jenis plot yang paling umum digunakan dalam analisis data. Dalam matplotlib, Anda dapat menggambar plot scatter dengan berbagai opsi, seperti warna, ukuran, dan transparansi.
Opsi Ukuran (Size)
Anda dapat mengatur ukuran titik-titik pada plot scatter dengan menggunakan opsi s. Pastikan bahwa array untuk ukuran memiliki panjang yang sama dengan array untuk sumbu-x dan sumbu-y.
Contoh:
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 = np.array([20,50,100,200,500,1000,60,90,10,300,600,800,75])
plt.scatter(x, y, s=sizes)
plt.show()
Hasil:
Opsi Transparansi (Alpha)
Anda dapat mengatur transparansi titik-titik pada plot scatter dengan menggunakan opsi alpha. Pastikan bahwa array untuk ukuran memiliki panjang yang sama dengan array untuk sumbu-x dan sumbu-y.
Contoh:
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 = np.array([20,50,100,200,500,1000,60,90,10,300,600,800,75])
plt.scatter(x, y, s=sizes, alpha=0.5)
plt.show()
Hasil:
Menggabungkan Warna, Ukuran, dan Transparansi
Anda dapat menggabungkan colormap dengan ukuran titik-titik yang berbeda. Hal ini terlihat lebih baik jika titik-titik transparan.
Contoh:
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.random.randint(100, size=(100))
y = np.random.randint(100, size=(100))
colors = 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()
Hasil:
Dalam contoh di atas, kita menggunakan colormap nipy_spectral untuk menentukan warna titik-titik, serta ukuran dan transparansi yang berbeda. Hal ini memberikan gambaran yang lebih baik tentang data yang kami analisis.
Referensi