5 Rekomendasi Library Data Visualization dengan Python

Data visualization Python adalah proses memvisualisasikan data dengan menggunakan Python. Python sendiri merupakan bahasa pemrograman interpretatif. Memvisualisasikan data dengan Python artinya membuat gambaran interpretatif dari data yang Anda miliki dengan memanfaatkan bahasa pemrograman Python.

Sementara itu, Python sendiri terkenal sebagai bahasa pemrograman yang dipakai untuk membuat website dalam skala besar, membuat prototype, hingga scripting. Lantas, bagaimana cara memanfaatkannya untuk visualisasi data?

Data Visualization dengan Python

Data visualization adalah proses memvisualisasikan atau menggambarkan data dalam bentuk visual. Sedangkan, data visualization Python artinya menggunakan Python untuk memvisualisasikan data tersebut menjadi konteks visual. Visualisasi data adalah cara memahami data dengan mengubahnya menjadi konteks visual seperti grafik, bagan, pola, tren, dan lainnya.

Seperti yang Anda tahu, data sering kali sulit dipahami, terlebih jika jumlahnya banyak dan menunjukkan beragam arti. Oleh karena itu, Anda bisa memvisualisasikan berbagai data ini dalam bentuk pola, tren, maupun bagan agar lebih mudah dipahami.

Visualisasi data adalah cara efektif mengomunikasikan maupun menjelaskan kesimpulan dari data yang dimiliki. Data yang tadinya berupa angka, maupun informasi acak lain, bisa dibuat dalam bentuk visual sehingga lebih mudah dibaca dan dimengerti oleh audiens luas. Dengan data visualization Python, Anda bisa mendapat ringkasan visual dari data. Data yang sudah diubah ke dalam bentuk grafik maupun gambar jadi lebih mudah dipahami, terlebih jika itu merupakan kumpulan data besar.

Keuntungan Menggunakan Python untuk Data Visualization

Data visualization Python adalah proses mengubah data menjadi bentuk visual dengan menggunakan bahasa pemrograman Python. Sementara, Python adalah bahasa pemrograman yang bisa dipakai untuk membangun website, tapi juga menawarkan visualisasi data. Python memiliki beberapa library python terbaik yang bisa Anda gunakan dalam proses visualisasi data.

Library Python terbaik menawarkan berbagai fitur untuk membuat plot informatif dan menarik untuk menyajikan data Anda ke dalam versi yang lebih mudah dipahami. Kumpulan besar data dapat dengan mudah dibuat ke dalam bentuk visual secara sederhana dan efektif dengan library Python. Library Python atau pustaka Python ini membuat visualisasi data besar maupun kecil jadi lebih mudah.

Library Python Terbaik untuk Data Visualization

Data visualization Python membutuhkan library Python untuk bisa mengubah data ke dalam bentuk visual. Berikut rekomendasi library python terbaik.

1. Matplotlib

Dikenalkan oleh John Hunter pada tahun 2002, library Python Matplotlib adalah yang paling populer. Matplotlib ditulis dengan Python dan menggunakan pustaka NumPy. Pustaka visualisasi Python ini hadir dengan berbagai macam plot, termasuk histogram, batang, garis, sebaran, dan lainnya. Oleh karena itu, Matplotlib cocok untuk membuat grafik data dengan bentuk tersebut. Dengan bantuan Matplotlib untuk memvisualisasikan data, akan lebih mudah bagi Anda memahami tren, mencari tahu korelasi antar data, dan memahami pola.

2. Seaborn

Seaborn adalah library Python yang didasarkan pada Matplotlib. Namun, Seaborn dikembangkan di atas Matplotlib dan ditujukan untuk membuat visualisasi yang berbeda. Pustaka visualisasi Python ini menawarkan antarmuka tingkat tinggi dengan kemampuan membuat grafik data menarik. Anda dapat membuat grafik dalam satu baris dan bekerja dengan kerangka data Pandas karena Seaborn terintegrasi dengan struktur data Panda. Seaborn melakukan pemetaan dan agregasi yang diperlukan untuk membuat visual informatif.

3. Plotly

Rekomendasi library Python berikutnya adalah Plotly yang menawarkan visualisasi interaktif untuk data Anda. Pustaka visualisasi ini tergolong memiliki kemampuan tingkat tinggi, open source, dan berbasis browser untuk Python. Library Python ini punya ragam pilihan visualisasi data, termasuk grafik 3D, grafik ilmiah, grafik keuangan, dan grafik statistik. Plotly bahkan menyediakan opsi untuk pengeditan dan interaksi.

4. Bokeh

Bokeh adalah library Python yang bisa Anda gunakan pada browser website modern. Pustaka visualisasi ini cocok untuk digunakan pada aset data besar atau streaming. Bokeh juga bisa Anda pakai untuk mengembangkan dasbor dan plot interaktif. Visualisasi data yang dibuat dengan Bokeh bisa Anda buat interaktif. Bokeh bersifat open source dan tersedia di GitHub.

5. Pandas

Kalau Anda membutuhkan library Python yang kinerjanya tinggi, open source, dan mudah digunakan untuk menyediakan struktur data, maka rekomendasinya adalah Pandas. Visualisasi Pandas memudahkan pembuatan plot dari kerangka data Anda. Pandas membutuhkan kode yang lebih sedikit untuk hasil yang sama seperti hasil visualisasi Matplotlib karena tingkat API-nya lebih tinggi.

Kesimpulan

Data visualization Python adalah proses memvisualisasikan data dengan menggunakan bahasa pemrograman Python agar lebih mudah dipahami. Dengan mengubah data ke dalam bentuk visual, maka harapannya informasi yang dibawa oleh data lebih mudah untuk dimengerti. Tentu saja proses ini penting sebab tujuan utama dari data adalah untuk mendapatkan informasi baru. Untuk menguasai lebih lanjut tentang visualisasi data, Anda bisa mengikuti kelas di Algoritma Data Science School. Informasi lebih lanjut bisa Anda dapatkan di sini!

Referensi:

• Gilbert Tanner - Introduction to Data Visualization in Python (diakses tanggal 19 Juli 2022).
• Analytics Vidhya - An Intuitive Guide to Data Visualization in Python (diakses tanggal 19 Juli 2022).
• Simplilearn - A Complete Guide to Data Visualization in Python With Libraries, Chart, Graphs & More (diakses tanggal 19 Juli 2022).Digital Vidya - 8 Popular Types of Data Visualizations in Python  (diakses tanggal 19 Juli 2022).