Menggunakan lingkungan gambar dan .set_clim ()Alternatif ini bisa lebih mudah dan aman jika Anda memiliki banyak plot: Show
Bilah warna tunggalAlternatif terbaik adalah dengan menggunakan bilah warna tunggal untuk seluruh plot. Ada berbagai cara untuk melakukan itu, ini tutorial sangat berguna untuk memahami opsi terbaik. Saya lebih suka solusi ini yang bisa Anda salin dan tempel alih-alih sebelumnya memvisualisasikan bagian colorbar dari kode.
P.S.Saya akan menyarankan menggunakan
VisualisasiPenggunaan Pandas memungkinkan penampilan visualisasi data untuk membantu proses analisis. Namun, Pandas tidak bekerja sendiri dalam menyediakan analisis karena meminjam fitur library Matplotlib. Misalnya ketika hendak menggunakan visualisasi histogram di Pandas. Bisa gunakan cara berikut:
Maka Pandas akan menampilkan data dari file 'statistik-covid' dalam bentuk histogram
Untuk visualisasi yang lebih kompleks, Pandas perlu ditemani library tambahan bernama Matplotlib. Untuk memulainya, integrasikan library Matplotlib dengan Pandas dengan contoh kode di bawah.
Dengan menggunakan Matplotlib, nantinya proses visualisasi data akan menggunakan kode tambagan mp atau plt. Merapikan Visualisasi DataTerkadang, bagan yang muncul dalam visualisasi masih belum jelas. Pandas menyediakan fitur untuk merapikan di dalam kode perintah. Misalnya untuk memperbesar jarak sehingga data tidak menumpuk. Pandas menyediakan perintah bins. Tempatkan kode bins dengan cara berikut:
Pengimporan seaborn bertujuan untuk menanamkan fungsi tambahan terkati visualisasi data. Kode sns.set() mutlak diperlukan untuk menuntaskan integrasi dengan Pandas. Salah satu keunggulan Seaborn dibanding visualisasi data bawaan Pandas adalah jarak antar batang. Contoh tampilannya bisa dilihat di gambat di bawah.
Detail Visualisasi MatplotlibSebelum memulai, pastikan sudah familiar dengan konsep dasar visualisasi data yakni sumbu x dan sumbu y. Untuk sumbu x adalah yang horizontal atau garis yang meninggi, dan sumbu y yang vertikal atau yang menyamping. Hapalkan bentuknya seperti berikut:
Pemahaman ini penting karena nantinya Matplotlib membutuhkan perintah rinci variabel apa saja yang masuk dalam masing-masing sumbu. Selanjutnya, Matplotlib memiliki fungsi khusus dalam penggunaan jenis visualisasi. Misalnya saat akan menggunakan Scatter Plot, maka bentuk kodenya seperti yang tertulis di bawah:
Maka, Matplotlib akan menempatkan data1 sebagai x dan data2 sebagai y dengan visualisasi korelasi melalui scatter. Variasi PlotStrategi apakah yang harus dilakukan dalam proses awal perancangan iklan stories? Geser ke kanan untuk melihat jenis plot di Pandas+Matplotlib:
Scatter PlotPersebaran dari masing-masing kelompok dan mencari hubungannya. plt.scatterplot() Ordered Bar ChatMenampilkan kuantitas data secara berurut agar memberi konteks. Kode: plt.subplots Box PlotMenampilkan volume di masing-masing kelompok data. Kode: sns.boxplot Joy PlotDistribusi relasi data dari kelompok besar. Kode: joypy.joyplot Rangkuman
KuisBagaimana memunculkan hasil visualisasi Matplotlib? data.xlabel plt.show() data.scatter print.data() |