Persiapan Lingkungan
Table of Contents
Visualisasi Data dengan Matplotlib - This article is part of a series.
Sebelum memulai petualangan visualisasi data dengan Matplotlib, ada beberapa langkah penting yang perlu diambil untuk memastikan kelancaran dan efektivitas proses pengembangan. Mari kita bahas langkah-langkah ini lebih rinci:
A. Instalasi Matplotlib #
Pastikan Matplotlib terinstal dengan benar di lingkungan Python kamu. Buka terminal atau command prompt, lalu jalankan perintah berikut:
pip install matplotlib
B. Pilihan Lingkungan Pengembangan #
Matplotlib dapat diintegrasikan dengan berbagai lingkungan pengembangan. Pilihlah lingkungan yang paling sesuai dengan preferensi dan kebutuhan kamu. Berikut beberapa pilihan yang populer:
1. Jupyter Notebook #
Jupyter Notebook adalah lingkungan interaktif yang memungkinkan kamu membuat dan berbagi dokumen yang menggabungkan kode, teks, dan visualisasi. Matplotlib dapat diintegrasikan secara langsung ke dalam Jupyter Notebook, memberikan pengalaman pengembangan yang interaktif.
2. Visual Studio Code (VS Code) #
VS Code adalah editor kode sumber ringan yang mendukung banyak ekstensi, termasuk ekstensi Matplotlib. Dengan VS Code, kamu dapat membuat dan menjalankan skrip Matplotlib dengan mudah, sambil memanfaatkan fitur-fitur pengembangan yang kuat.
3. Lingkungan Pengembangan Lainnya #
Matplotlib dapat diintegrasikan dengan berbagai lingkungan pengembangan lainnya, termasuk PyCharm, Spyder, dan sebagainya. Pilihlah lingkungan yang paling sesuai dengan kebiasaan dan preferensi pengembangan kamu.
C. Mempersiapkan Data #
Sebelum membuat visualisasi, pastikan data yang akan kamu gunakan sudah tersedia dan siap untuk dianalisis. Matplotlib dapat bekerja dengan berbagai tipe data, termasuk list, array NumPy, dan pandas DataFrame.
D. Menyiapkan Dataset Nyata #
Jika kamu belum memiliki dataset, Matplotlib menyediakan beberapa dataset bawaan yang dapat kamu gunakan untuk latihan. Contohnya, dataset Iris dapat digunakan untuk berbagai visualisasi data.
from sklearn.datasets import load_iris
iris = load_iris()
data = iris.data
feature_names = iris.feature_names
E. Memahami Tujuan Visualisasi #
Sebelum membuat plot, tentukan tujuan dari visualisasi data kamu. Apakah kamu ingin menunjukkan pola, distribusi, atau tren dalam data? Mengetahui tujuan akan membantu kamu memilih jenis plot yang paling sesuai.