Seaborn sering digunakan dalam data science dalam tahap Explore dan Presentations.
Seaborn adalah library yang dibangun diatas matplotlib. matplotlib sendiri adalah library visualisation yang fleksible dan banyak digunakan. Seaborn dapat dikatakan sebagai wrapper untuk matplotlib. Dengan mengambil manfaat library matplotlib, namun mempermudah pengguna.
Untuk memulai menggunakan Seaborn perintah untuk library import adalah
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
Menggunakan scatterplot
Berikut contoh code untuk menampilkan scatterplot graph. Gunakan fungsi scatterplot, dengan parameter x dan y yang diisi dengan data yang akan ditampilkan. Lalu jangan lupa untuk menjalankan perintah plt.show().
scatterplot sangat membantu dalam melihat relasi antara dua variable. Dapat dilihat dari graph dibawah, secara sekilas dapat ditarik kesimpulan makin tinggi seseorang, cenderung semakin berat.
import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt tinggi = [162, 164, 169, 175, 166, 168, 165, 171, 176, 173] berat = [54, 57, 60, 62, 55, 62, 66, 80, 77, 72] sns.scatterplot(x=tinggi, y=berat) plt.show()
Menggunakan countplot
Countplot adalah graph sederhana yang menghitung jumlah data yang sama. Perhatikan contoh dibawah, seaborn akan memperlakukan data string case sensitive.
countplot dapat membantu saat explorasi data, memberikan bayangan perbandingan jumlah data.
import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt jnsklm = ["wanita", "Pria", "Wanita", "Wanita", "Wanita", "Wanita", "Pria", "Pria", "Pria", "Pria"] sns.countplot(x=jnsklm) plt.show()
Demikian sekilas pengenalan library seaborn. Pada modul-modul selanjutnya akan kita bahas lebih mendalam mengenai data visualization yang akan membantu data engineer atau data scientist dalam eksplorasi dan presentasi data.