mengatur warna scatter plot
Tutorial Python

Mengatur Warna Scatter Plot Berdasarkan Kategori di Python

Posted by

Scatter plot adalah salah satu jenis visualisasi data yang digunakan untuk melihat hubungan antara dua variabel numerik yang diproyeksikan pada sumbu x dan y.

Data yang kita miliki adakalanya tidak hanya berisi variabel numerik, tetapi juga sering mengandung variabel kategori. Nah, bagaimana caranya jika kita ingin melihat hubungan variabel numerik dan kategori dalam satu scatter plot?

Sebagian dari kita mungkin akan menjawab dengan memberinya warna yang berbeda untuk setiap kategori. Jadi, bagaimana caranya kita mengatur warna scatter plot berdasarkan kategori di Python?

Setidaknya kita dapat menggunakan 3 cara di Python untuk memberikan warna yang berbeda berdasarkan katagori.

Menggunakan Matplotlib

Matplotlib memiliki parameter c untuk mengatur warna, dimana kita dapat memberinya nilai berupa warna tetap seperti ‘red’, ‘blue’, dan ‘green’, ataupun berupa list.

Baca juga: 5 Cara Menambahkan Header Pada Dataframe Pandas

Sebagai contoh saya akan membuat dataframe terlebih dahulu yang terdiri dari tiga variabel, dimana dua di antaranya berupa nilai acak yang dihasilkan dari numpy.random serta satu variabel kategori seperti di bawah ini.

import numpy as np
import pandas as pd

np.random.seed(10)
x = np.random.rand(100)
y = np.random.randint(10, 70, 100)
cat = ['Bahasa', 'IPA', 'IPS']
jurusan = np.random.choice(cat, 100)

df = pd.DataFrame(dict(X=x, Y=y, Jurusan=jurusan))
df.head(10)

Lalu kita gunakan Matplotlib untuk membuat scatter plot.

import matplotlib.pyplot as plt

colors = {'Bahasa':'red', 'IPA':'blue', 'IPS':'yellow'}

fig, ax = plt.subplots()
ax.scatter(df['X'], df['Y'], c=df['Jurusan'].map(colors))
plt.show()

Output:

contoh scatter plot dengan matplotlib

Menggunakan Seaborn

Jika ingin menggunakan Seaborn, kita dapat mengatur warna pada parameter hue. Parameter hue berfungsi mengelompokkan variabel yang akan menghasilkan data point dengan warna berbeda sesuai kategorinya.

Baca juga: 5 Jenis Visualisasi Data Populer di Python dengan Matplotlib

Contoh penggunaannya seperti di bawah ini.

import seaborn as sns

sns.scatterplot('X', 'Y', data=df, hue='Jurusan')

Output:

contoh scatter plot menggunakan seaborn

Menggunakan Groupby Pandas + Matplotlib

Dengan menggunakan perulangan, kita akan membuat scatter plot untuk tiap data yang telah dikelompokkan dengan groupby kemudian menentukan warnanya. Perhatikan kode di bawah ini.

fig, ax = plt.subplots()

df_group = df.groupby('Jurusan')
colors = {'Bahasa':'red', 'IPA':'blue', 'IPS':'yellow'}

for name, group in df_group:
    group.plot(ax=ax, kind='scatter', x='X', y='Y', label=name, color=colors[name])

plt.show()

Baca juga: 2 Cara Implementasi One-Hot Encoding di Python

Output:

Contoh di atas merupakan contoh sederhana untuk mengatur warna pada scatter plot berdasarkan kategori. Tentunya Anda dapat melakukan improvisasi agar visualisasinya terlihat lebih menarik.

Semoga bermanfaat!

Jika Anda yang sedang belajar data science atau mengolah data dengan bahasa pemrograman Python namun masih suka bingung menulis kode Python-nya, kami telah menyusun Paket E-modul Data Science dengan Python yang didesain khusus untuk pemula dengan penjelasan bahasa Indonesia yang lengkap untuk setiap blok kode-nya. Dapatkan sekarang juga dengan klik di sini!

Other Posts