0Pricing
Python Academy · Pelajaran

Histogram dan Diagram Sebar

Menganalisis distribusi data

Histogram dan Diagram Sebar adalah pelajaran Python Academy gratis di CoddyKit. Ini adalah pelajaran 3 dari 5. Kamu bisa membaca pelajaran lengkapnya di bawah secara gratis — lalu praktikkan langsung di browser dengan editor kode bawaan dan tutor AI 24/7. Ini adalah bagian dari jalur belajar Python Academy, dan progresmu tersinkronisasi di web dan aplikasi CoddyKit. Kursus Python Academy mencakup 5 pelajaran total.

Histogram dan Scatter plot

Histogram dan scatter plot

Histogram dan scatter plot merupakan alat penting untuk menganalisis dan memvisualisasikan distribusi serta hubungan dalam data.

Histogram menunjukkan distribusi frekuensi data, sedangkan scatter plot mengungkapkan hubungan antara dua variabel.

Histogram dan Diagram Sebar — ilustrasi 1

Memahami Histogram

Memahami Histogram

Histogram mengelompokkan data ke dalam interval dan menunjukkan seberapa sering setiap rentang nilai muncul. Tinggi setiap batang menunjukkan frekuensinya.

Sebagai contoh, histogram dapat menunjukkan distribusi usia dalam suatu populasi.

Contoh Histogram

Contoh Histogram

Bayangkan kita memiliki data usia 100 orang. Histogram dapat membantu kita memahami bagaimana usia-usia tersebut tersebar dalam berbagai rentang.

Memahami Scatter plot

Memahami Scatter plot

Scatter plot menampilkan titik data pada bidang dua dimensi. Setiap titik mewakili sepasang nilai dari dua variabel.

Sebagai contoh, scatter plot dapat menunjukkan hubungan antara jumlah jam belajar dan nilai ujian.

Contoh Scatter plot

Contoh Scatter plot

Perhatikan data yang menunjukkan jumlah jam belajar siswa dan nilai ujian mereka. Scatter plot dapat mengungkapkan apakah terdapat korelasi positif, negatif, atau tidak ada korelasi antara variabel-variabel tersebut.

Membuat Histogram dengan Python

Membuat Histogram dengan Python

Berikut contoh cara membuat histogram menggunakan Matplotlib:

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

data = np.random.normal(50, 10, 100)
plt.hist(data, bins=10, color='blue', alpha=0.7)
plt.title('Histogram Example')
plt.xlabel('Value')
plt.ylabel('Frequency')
plt.show()

Membuat Scatter plot dengan Python

Membuat Scatter plot dengan Python

Berikut contoh cara membuat scatter plot menggunakan Matplotlib:

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [10, 20, 25, 30, 50]

plt.scatter(x, y, color='red')
plt.title('Scatter Plot Example')
plt.xlabel('X-axis')
plt.ylabel('Y-axis')
plt.show()

Membandingkan Histogram dan Scatter plot

Membandingkan Histogram dan Scatter plot

Histogram menunjukkan distribusi data, sedangkan scatter plot mengungkapkan hubungan antara dua variabel. Keduanya bermanfaat, bergantung pada tujuan analisis.

Ringkasan dan Langkah Berikutnya

Ringkasan dan Langkah Berikutnya

Dalam pelajaran ini, kita membahas:

  • Tujuan histogram dan scatter plot.
  • Cara membuat dan menganalisisnya dengan Python.

Selanjutnya, kita akan mempelajari heatmap untuk memvisualisasikan korelasi dan matriks.

Histogram dan Diagram Sebar — ilustrasi 10

Pertanyaan yang Sering Diajukan

Apakah pelajaran “Histogram dan Diagram Sebar” gratis?

Ya — teks lengkap “Histogram dan Diagram Sebar” gratis dibaca di sini di web. Untuk praktiknya secara interaktif (editor kode bawaan dan tutor AI 24/7) dan buka sisa kursus Python Academy, upgrade ke CoddyKit PRO. Kursus Python Academy mencakup 5 pelajaran total.

Apa yang akan aku pelajari di “Histogram dan Diagram Sebar”?

Menganalisis distribusi data Kamu berlatih Python Academy dengan kode praktik yang langsung kamu jalankan di browser, dan tutor AI 24/7 menjawab pertanyaanmu saat kamu mengerjakan pelajaran ini.

Apakah aku perlu pengalaman untuk memulai Python Academy?

Tidak diperlukan pengalaman sebelumnya. Python Academy di CoddyKit dirancang untuk pemula hingga pelajar tingkat lanjut, jadi kamu bisa memulai di sini atau dari awal dan belajar sesuai kecepatan kamu sendiri. Ini adalah pelajaran 3 dari 5.

Berapa lama pelajaran “Histogram dan Diagram Sebar” memakan waktu?

Sebagian besar pelajaran CoddyKit memakan waktu sekitar 5–10 menit. Setiap pelajaran ringkas dan interaktif, jadi kamu membuat kemajuan stabil dan melanjutkan dari tempat kamu tinggalkan di web dan aplikasi.

Bisakah aku menulis dan menjalankan kode dalam pelajaran Python Academy ini?

Ya. Setiap pelajaran Python Academy menyertakan editor kode bawaan, jadi kamu menulis dan menjalankan kode nyata langsung di browser dan mendapatkan umpan balik AI instan — tidak diperlukan penyiapan lokal.

Semua pelajaran dalam kursus ini

  1. Pengenalan Visualisasi Data
  2. Diagram Garis
  3. Histogram dan Diagram Sebar
  4. Peta Panas
  5. Visualisasi Interaktif
← Kembali ke Python Academy