Histogram dan Plot Serakan

Histogram dan carta sebaran ialah alat penting untuk menganalisis dan memvisualisasikan taburan serta hubungan data.

Histogram menunjukkan taburan kekerapan data, manakala carta sebaran mendedahkan hubungan antara dua pemboleh ubah.

Histogram mengumpulkan data ke dalam selang dan menunjukkan kekerapan berlakunya setiap julat nilai. Ketinggian setiap palang mewakili kekerapan.

Contohnya, histogram boleh menunjukkan taburan umur dalam sesuatu populasi.

Bayangkan kita mempunyai umur 100 orang. Histogram boleh membantu kita memahami cara umur ini tersebar merentasi julat yang berbeza.

Carta sebaran memaparkan titik data pada satah dua dimensi. Setiap titik mewakili pasangan nilai daripada dua pemboleh ubah.

Contohnya, carta sebaran boleh menunjukkan hubungan antara waktu belajar dan skor ujian.

Pertimbangkan data yang menunjukkan bilangan jam pelajar belajar dan skor ujian mereka. Carta sebaran boleh mendedahkan sama ada terdapat korelasi positif, negatif atau tiada korelasi antara pemboleh ubah ini.

Berikut ialah contoh cara mencipta 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()

Berikut ialah contoh cara mencipta carta sebaran 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()

Histogram menunjukkan taburan data, manakala carta sebaran mendedahkan hubungan antara dua pemboleh ubah. Kedua-duanya bernilai bergantung pada matlamat analisis.

Dalam pelajaran ini, kita telah membincangkan:

• Tujuan histogram dan carta sebaran.
• Cara mencipta dan menganalisisnya dalam Python.

Seterusnya, kita akan mempelajari peta haba untuk memvisualisasikan korelasi dan matriks.