Matplotlib¶

Matplotlib adalah pustaka visualisasi data paling populer di Python. Dengan Matplotlib, kita dapat membuat berbagai jenis grafik seperti line plot, scatter plot, bar chart, histogram, dan banyak lagi.

Mengapa Matplotlib?¶

Fleksibel - Kontrol penuh atas setiap elemen grafik
Integrasi - Bekerja baik dengan NumPy dan Pandas
Publikasi - Menghasilkan grafik berkualitas publikasi
Interaktif - Mendukung tampilan interaktif di Jupyter Notebook

Instalasi¶

pip install matplotlib

Import Matplotlib¶

Konvensi standar untuk mengimport Matplotlib:

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

Daftar Materi¶

Contoh Cepat¶

Line Plot¶

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# Data
x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)

# Membuat plot
plt.figure(figsize=(8, 4))
plt.plot(x, y, label='sin(x)')
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')
plt.title('Grafik Fungsi Sinus')
plt.legend()
plt.grid(True)
plt.show()

Scatter Plot¶

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# Data acak
np.random.seed(42)
x = np.random.randn(50)
y = np.random.randn(50)
colors = np.random.rand(50)
sizes = np.random.rand(50) * 500

# Membuat scatter plot
plt.figure(figsize=(8, 6))
plt.scatter(x, y, c=colors, s=sizes, alpha=0.6, cmap='viridis')
plt.colorbar(label='Nilai Warna')
plt.xlabel('X')
plt.ylabel('Y')
plt.title('Scatter Plot dengan Warna dan Ukuran')
plt.show()

Bar Chart¶

import matplotlib.pyplot as plt

# Data
kategori = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E']
nilai = [23, 45, 56, 78, 32]

# Membuat bar chart
plt.figure(figsize=(8, 5))
plt.bar(kategori, nilai, color='steelblue', edgecolor='black')
plt.xlabel('Kategori')
plt.ylabel('Nilai')
plt.title('Contoh Bar Chart')
plt.show()

Histogram¶

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# Data distribusi normal
np.random.seed(42)
data = np.random.randn(1000)

# Membuat histogram
plt.figure(figsize=(8, 5))
plt.hist(data, bins=30, color='skyblue', edgecolor='black', alpha=0.7)
plt.xlabel('Nilai')
plt.ylabel('Frekuensi')
plt.title('Histogram Distribusi Normal')
plt.axvline(data.mean(), color='red', linestyle='--', label=f'Mean: {data.mean():.2f}')
plt.legend()
plt.show()

Anatomi Figure Matplotlib¶

┌────────────────────────────────────────────────────┐
│                     Figure                          │
│  ┌──────────────────────────────────────────────┐  │
│  │                   Title                       │  │
│  │  ┌────────────────────────────────────────┐  │  │
│  │  │                                        │  │  │
│  │  │              Axes (Plot Area)          │  │  │
│  │  │                                        │  │  │
│  │  │    Line/Scatter/Bar...                 │  │  │
│  │  │                                        │  │  │
│  │  └────────────────────────────────────────┘  │  │
│  │              X-axis Label                     │  │
│  └──────────────────────────────────────────────┘  │
│         Y-axis Label (rotated)                      │
└────────────────────────────────────────────────────┘

Figure - Container utama yang menampung semua elemen
Axes - Area plot tempat data digambar
Axis - Sumbu x dan y dengan tick dan label
Title/Labels - Judul dan label sumbu

Langkah Selanjutnya¶

Lanjutkan ke Plot Dasar untuk mempelajari cara membuat berbagai jenis grafik dasar.