0010 Belajar Machine Learning : Matplotlib

Midnight post lagi -_-. Enaknya bahas apaan ya ??? Karena bakal nggak asik kalo ML tanpa illustrasi ( ͡° ͜ʖ ͡°), mendingan bahas tentang illustrasi yang bisa dilakukan di python. Library yang akan digunakan pada hari ini yaitu matplotlib. Jadi berikut akan saya berikan contoh contoh penggunaan matplotlib. Untuk postingan akan membahas sedikit tentang penggunaan numpy juga. Untuk seaborn hanya digunakan sebagaia background dari grafik yang digambarkan. Silahkan dinikmati :v

import matplotlib.pyplot as plt
plt.style.use('seaborn-whitegrid')
import numpy as np

Garis sederhana

plt.plot(x, y, color='warna_yang_diinginkan', linestyle='bentuk_garis', label='nama_garisnya')
plt.title("Judul")
plt.xlabel("Label yang horizontal")
plt.ylabel("Label yang vertical")
plt.legend()

Contoh konkrit :

plt.plot(x, np.sin(x), color='blue', linestyle='dashed', label="sin(x)")       
plt.plot(x, np.cos(x), color='#FFDD44', linestyle='-', label="sin(x)") 
plt.title("Sinus dan Cos")
plt.xlabel("x")
plt.ylabel("y")
plt.legend()  

Awas tertypu gan :v

Scatter plot

plt.plot(x, y, 'bentuk', color='warna');

Untuk penggunaan bentuk bisa lihat grafik dibawah :

rng = np.random.RandomState(0)
for marker in ['o', '.', ',', 'x', '+', 'v', '^', '<', '>', 's', 'd']:
    plt.plot(rng.rand(5), rng.rand(5), marker,
             label="marker='{0}'".format(marker))
plt.legend(numpoints=1)
plt.xlim(0, 1.8);

Contoh konkrit :

x = np.linspace(0, 10, 30)
y = np.sin(x)

plt.plot(x, y, 'o', color='black')
plt.plot(x, np.cos(x), '-p', color='green')

Histogram

plt.hist(data)

Contoh konkrit :

x1 = np.random.normal(0, 0.8, 1000)
x2 = np.random.normal(-2, 1, 1000)
x3 = np.random.normal(3, 2, 1000)

plt.hist(x1, histtype='stepfilled', alpha=0.3, normed=True, bins=40)
plt.hist(x2, histtype='stepfilled', alpha=0.3, normed=True, bins=40)
plt.hist(x3, histtype='stepfilled', alpha=0.3, normed=True, bins=40)

Jadi akhir dari post ini hanya menunjukan ke3 grafik tersebut. Untuk detail lebih lengkapnya bisa melihat contoh grafik di Dokumentasi matplotlib. Semoga postingan ini bermanfaat dan jangan lupa untuk mencobanya di rumah :v

Sing penting yakin