9 Library Andalan Python untuk Visualisasi Data, Manjakan Mata

Pertama, library andalan Python untuk visualisasi data adalah Bokeh. Library ini dikenal memiliki visualisasi interaktif untuk bahasa pemrograman Python. Dikembangkan oleh Continuum Analytics, Bokeh memungkinkan pembuatan visualisasi data interaktif yang dapat diintegrasikan ke dalam web (modern web browser). Keunggulan utama Bokeh adalah kemampuannya menghasilkan visualisasi yang responsif dan dapat dijelajahi oleh pengguna secara langsung.

Berbeda dengan beberapa library lain yang lebih bersifat statis, Bokeh memungkinkan interaksi langsung dengan grafik yang dihasilkannya. Pengguna dapat memperbesar, memperkecil, atau memilih elemen tertentu pada grafik dengan menggunakan berbagai alat interaktif yang disediakan. Bokeh mendukung berbagai jenis grafik, termasuk scatter plot, line plot, bar plot, dan grafik lainnya. Kelebihan lainnya adalah kemampuannya untuk membuat visualisasi data pada peta geografis dan visualisasi data besar (big data).

Matplotlib adalah sebuah library visualisasi data yang sangat populer dan luas digunakan dalam bahasa pemrograman Python. Dikembangkan oleh John D. Hunter, Matplotlib memberikan beragam tools untuk membuat berbagai jenis plot dan grafik, seperti line plot, bar plot, scatter plot, histogram, heatmap, dan masih banyak lagi.

Beberapa fitur utama dari Matplotlib melibatkan kemampuannya untuk menciptakan plot secara statis atau interaktif, tergantung pada kebutuhan pengguna. Matplotlib mendukung berbagai format output, sehingga pengguna dapat menyimpan plot dalam format gambar yang berbeda, seperti PNG, PDF, atau SVG.

Matplotlib memiliki struktur modular yang memungkinkan pengguna untuk mengontrol hampir setiap aspek dari plot, termasuk sumbu, label, warna, dan marker. Hal ini memberikan fleksibilitas tinggi dalam menyesuaikan tampilan plot sesuai dengan preferensi atau kebutuhan analisis.

Seaborn adalah sebuah library visualisasi data tingkat tinggi untuk bahasa pemrograman Python yang dibangun di atas Matplotlib. Tujuannya adalah menyederhanakan proses pembuatan plot yang estetis dan informatif dengan menyediakan antarmuka yang mudah digunakan dan sintaks yang sederhana.

Beberapa fitur utama Seaborn melibatkan kemampuannya untuk membuat plot dengan gaya yang estetis secara otomatis, membuatnya lebih cocok untuk plot yang lebih kompleks dan keperluan untuk visualisasi statistik. Seaborn juga menyediakan dukungan untuk plot statistik tingkat tinggi seperti plot distribusi, plot regresi, dan heatmap.

Altair adalah sebuah library visualisasi data yang bersifat deklaratif dan menyediakan antarmuka tingkat tinggi untuk membuat plot dalam bahasa pemrograman Python. Dikembangkan oleh tim Vega-Lite di University of Washington Interactive Data Lab, Altair memungkinkan pengguna untuk menyatakan intent visualisasi mereka dengan sintaks yang sederhana dan mudah dimengerti.

Dalam konteks pembuatan plot atau grafik, "intent visualisasi" mencakup tujuan atau maksud pengguna dalam menyajikan data secara visual. Hal ini melibatkan keputusan tentang jenis plot yang ingin dibuat, variabel yang akan dimunculkan di sumbu-x dan sumbu-y, dan bagaimana data akan diinterpretasikan oleh audiens yang membaca. Sebagai contoh, tujuan visualisasi dapat mencakup ingin menunjukkan pola, tren, distribusi, atau perbandingan antar data

Beberapa fitur utama Altair melibatkan pendekatan deklaratifnya yang memungkinkan pengguna untuk menyatakan elemen-elemen visual dengan jelas tanpa perlu menangani detail teknis yang kompleks. Pengguna dapat menentukan elemen-elemen seperti sumbu, mark, dan encoding data dengan mudah. Kelebihan lain dari Altair adalah kemampuannya untuk berintegrasi langsung dengan data dalam format Pandas DataFrame, sehingga mempermudah manipulasi dan analisis data sebelum visualisasi.

Plotly adalah sebuah library visualisasi data interaktif untuk bahasa pemrograman Python yang memungkinkan pembuatan plot dan grafik dengan tingkat interaktivitas yang tinggi. Dikembangkan oleh perusahaan Plotly, library ini memberikan kemampuan untuk membuat visualisasi yang dapat dijelajahi dan diubah secara dinamis oleh pengguna.

Beberapa fitur utama dari Plotly melibatkan kemampuannya untuk menghasilkan plot interaktif dengan berbagai jenis, seperti line plot, scatter plot, bar plot, heatmap, dan masih banyak lagi. Plotly juga mendukung plot 3D dan memiliki dukungan untuk visualisasi data besar (big data). Plotly Express, bagian dari library Plotly, menyederhanakan proses pembuatan plot dengan menyediakan antarmuka tingkat tinggi.

HoloViews adalah sebuah library dalam bahasa pemrograman Python yang dirancang untuk mempermudah pembuatan visualisasi data interaktif dan deklaratif. Tujuan utama dari HoloViews adalah memberikan cara yang lebih mudah dan intuitif untuk membuat visualisasi kompleks dengan menyederhanakan sintaks dan memungkinkan pengguna untuk fokus pada esensi dari data yang ingin disampaikan. 

Beberapa fitur utama HoloViews melibatkan konsep "element" dan "container". Element adalah representasi dari data yang akan diubah dalam bentuk visualisasi, seperti scatter plot, line plot, atau heatmap. Container atau yang disebut "Layout" atau "Overlay", digunakan untuk menggabungkan elemen-elemen tersebut menjadi satu visualisasi yang lebih kompleks.

HoloViews memungkinkan pengguna untuk membuat visualisasi dengan mudah melalui adopsi konsep deklaratif. Sebagai contoh, dengan beberapa baris kode, pengguna dapat membuat plot interaktif yang dapat di-zoom, di-pan, atau diubah secara dinamis tanpa perlu menuliskan kode yang panjang dan rumit. Selain itu, HoloViews memiliki integrasi yang baik dengan library visualisasi lainnya seperti Matplotlib, Bokeh, dan Plotly. Hal ini memberikan fleksibilitas kepada pengguna untuk memilih backend visualisasi sesuai dengan kebutuhan proyek mereka.

GeoPandas adalah sebuah ekstensi dari library Pandas dalam bahasa pemrograman Python yang dirancang khusus untuk menangani data geografis dan geospasial. Dengan menggunakan GeoPandas, pengguna dapat menyimpan, memanipulasi, dan menganalisis data yang terkait dengan informasi geografis, seperti peta, koordinat geografis, dan batas-batas wilayah.

Beberapa fitur utama dari GeoPandas melibatkan penggunaan struktur data geografis, terutama GeoDataFrame, yang mirip dengan DataFrame pada Pandas namun dioptimalkan untuk menyimpan data geografis. GeoDataFrame menyatukan kemampuan pengindeksan dan manipulasi data pada Pandas dengan kemampuan geometri spasial untuk menyimpan informasi geometris seperti titik, garis, atau poligon. Dengan mengintegrasikan fungsionalitas library Pandas dan kemampuan geometris GeoPandas, pengguna dapat melakukan analisis data geografis secara efisien dan menghasilkan visualisasi yang menggabungkan antara informasi geospasial dengan informasi data

Plotnine adalah sebuah library visualisasi data untuk bahasa pemrograman Python yang didasarkan pada konsep-konsep dari ggplot2, sebuah library populer dalam bahasa pemrograman R. Tujuan utama dari Plotnine adalah menyediakan antarmuka yang deklaratif dan ekspresif untuk membuat visualisasi data dengan sintaks yang mudah dimengerti.

Plotnine juga mendukung konsep "grammars of graphics", yang mempermudah pengguna dalam mendefinisikan elemen-elemen plot seperti sumbu, titik data, dan garis tren dengan cara yang konsisten. Hal ini membuat Plotnine sangat sesuai bagi pengguna yang sudah akrab dengan library ggplot2 di R atau bagi mereka yang menginginkan sintaks yang simple untuk membuat plot data.

Pandas.plot adalah bagian dari library Pandas yang menyediakan fasilitas untuk membuat plot langsung dari objek DataFrame dan Series dalam Pandas. Fitur ini memungkinkan pengguna dengan cepat membuat visualisasi sederhana dari data tanpa perlu memusingkan dan mengetik sintaks yang begitu rumit.

Dengan menggunakan pandas.plot, pengguna dapat memvisualisasikan data secara langsung dari struktur data Pandas tanpa perlu menyusun secara manual kode plot menggunakan library visualisasi lain. Pandas.plot mendukung berbagai jenis plot, termasuk line plot, bar plot, histogram, scatter plot, dan lainnya.

Kemampuan untuk memilih, memilah, dan mengaplikasikan library yang tepat dalam hal visualisasi data adalah keterampilan yang perlu kamu miliki apabila bercita-cita menjadi data scientist. Melalui bahasa pemrograman Python yang menyediakan segudang library, data scientist memiliki keleluasaan menciptakan representasi visual menarik dan informatif guna mempermudah dalam proses pengambilan keputusan. Dari sembilan library andalan Python untuk visualisasi data di atas, kira-kira adakah favorit kamu?