Cara Membuat Python Package dan Contohnya 2024 - RevoU
Penggunaan yang luas: Python package mendukung berbagai tugas analisis data, mulai dari pengolahan data, analisis statistik, sampai machine ...
Matplotlib
Bagi data analyst, penggunaan Python package sangat membantu dalam pekerjaan sehari-hari. Misalnya, kamu ingin melakukan analisis statistik atau visualisasi data. Kamu dapat menggunakan package yang telah dibuat oleh komunitas Python (Pandas, NumPy, <anchor>Matplotlib</anchor>). Dengan package ini, kamu tidak perlu menulis kode dari awal, cukup panggil fungsi yang sudah ada dan pekerjaanmu selesai lebih cepat.
Mengenal Matplotlib dalam Python untuk Visualisasi Data 2024 | RevoU
Mengenal Matplotlib dalam Python untuk Visualisasi Data 2024 \| RevoU

[![](https://cdn.prod.website-files.com/61af164800e38c4f53c60b4e/61af164800e38c11efc60b6d_RevoU.svg)](/) [revoupedia](/revoupedia) [Panduan karir](/revoupedia/panduan-karir) [Panduan teknis](/revoupedia/panduan-teknis) [KOSAKATA](/revoupedia/kosakata)

[RevoUpedia](/revoupedia)/ [Panduan Teknis](/revoupedia/panduan-teknis)/ [Mengenal Matplotlib dalam Python untuk Visualisasi Data](/panduan-teknis/matplotlib-python)

# Mengenal Matplotlib dalam Python untuk Visualisasi Data

Aa itu Matplotlib Python dan bagaimana cara penggunaannya? Simak artikel berikut!

![](https://cdn.prod.website-files.com/61af164800e38cf1b6c60b55/62bbfbb189b700fc937e2e70_Logo-RevoU-5.png)

[RevoU Staff](/author/revou-staff)

August 10, 2023

7

min read

![](https://cdn.prod.website-files.com/61af164800e38cf1b6c60b55/630081cb914e304bc4fb7110_DA%20ICON.webp)

#### Mau Belajar

#### Data Analytics

#### ?

Belajar di RevoU! Dapatkan skill digital paling in-demand langsung dari praktisi terbaik di bidangnya. Kelas online 100% LIVE, 1:1 career coaching, dan akses ke Community Hub dengan 6000+ member selamanya untuk support perkembangan karir kamu!

[DAFTAR FULL PROGRAM](https://revou.co/data-analytics/?lptype=teknisfs&lang=matplotlibpython) [**COBA COURSE GRATIS**](https://revou.co/mini-course-data-analytics/?lptype=teknismc&lang=matplotlibpython)

![](https://cdn.prod.website-files.com/61af164800e38c4f53c60b4e/62af735c91fe2c15d4953a5f_Line%20Dash.svg)

#### Introduction

[Text Link](/revoupedia-modules/introduction-python)![](https://cdn.prod.website-files.com/61af164800e38c4f53c60b4e/62b6cef938ce8f501eeba433_icon%20dropdown.svg)

#### How to Guides

[Text Link](/revoupedia-modules/how-to-guides-python)![](https://cdn.prod.website-files.com/61af164800e38c4f53c60b4e/62b6cef938ce8f501eeba433_icon%20dropdown.svg)

![](https://cdn.prod.website-files.com/61af164800e38c4f53c60b4e/62af3bf7cd95df46be24dd29_icon_close.svg)

[4 Contoh Pandas Astype untuk Ubah Tipe Data](/panduan-teknis/pandas-astype)

[Belajar Python Dasar untuk Pemula (Tutorial Mudah)](/panduan-teknis/belajar-python)

[Python Conditional IF, IF-ELSE, ELIF dan Contohnya](/panduan-teknis/python-conditional)

[Cara Replace String Python, Kegunaan, dan Contoh](/panduan-teknis/replace-string-python)

[Python Function: Jenis, Contoh, dan Cara Membuat](/panduan-teknis/python-function)

[Python Read File untuk File Handling: Cara Membuat](/panduan-teknis/python-read-file)

[Python Class dan Object: Fungsi dan Cara Membuatnya](/panduan-teknis/python-class)

[Latihan Python String Split dengan 3 Contoh Metodenya](/panduan-teknis/python-string-split)

[Mengenal Python: Dipakai Meta, Netflix, sampai NASA](/panduan-teknis/python-adalah)

[7 Jenis Operator Python, Fungsi, dan Contohnya](/panduan-teknis/operator-python)

[20 Contoh Program Python Sederhana untuk Latihan Pemula](/panduan-teknis/contoh-program-python)

[Append Python untuk Tambah Item ke Data List dan Lainnya](/panduan-teknis/append-python)

[Python IF ELSE: Syntax, Cara Pakai, dan Contoh](/panduan-teknis/python-if-else)

[Python Compiler: Cara Pakai untuk Optimasi Coding](/panduan-teknis/python-compiler)

[Python Array: Kegunaan, Jenis, Cara Membuat, dan Contoh](/panduan-teknis/python-array)

[Python Def: Contoh Penggunaan dan Fungsi Return](/panduan-teknis/python-def)

[Try Except Python: Panduan untuk Pemula](/panduan-teknis/try-except-python)

[Switch Case Python: Panduan untuk Pemula](/panduan-teknis/switch-case-python)

[Praktik Fungsi For Loop di Python untuk Pemula](/panduan-teknis/python-for-loop)

[Python Dasar: Menampilkan Output dan Contohnya](/panduan-teknis/python-output)

[Tutorial PIP Python: Cara Instal dan Penggunaan](/panduan-teknis/pip-python)

[Tutorial Python While Loop atau Perulangan While](/panduan-teknis/python-while-loop)

[Cara Substring Python: Sintaks dan Contoh Lengkapnya](/panduan-teknis/substring-python)

[Memilih Text Editor Python yang Tepat untuk Pemrograman](/panduan-teknis/text-editor-python)

[Belajar Input di Python: Contoh dan Tips Mudah bagi Pemula](/panduan-teknis/input-python)

[Range Python Function: Cara dan Contoh untuk Analisis Data](/panduan-teknis/range-python)

[Tutorial Python: Tipe Data Set dan Cara Pakainya](/panduan-teknis/python-set)

[Cara Install Python di Windows dan MacOS (Lengkap)](/panduan-teknis/cara-install-python)

[Write File Python: Cara Menulis File dan Contoh Code](/panduan-teknis/python-write-file)

[Cara Convert List to String di Python: Panduan Lengkap](/panduan-teknis/convert-list-to-string-python)

[Konversi String ke Datetime di Python: Cara dan Contoh](/panduan-teknis/python-string-to-datetime)

[Cara Convert String ke Integer di Python: Panduan Lengkap](/panduan-teknis/convert-string-to-int-python)

[Cara Membaca File CSV Python dengan Pandas](/panduan-teknis/read-csv-python)

[Konsep dan Penggunaan Python Lambda dalam Analisis Data](/panduan-teknis/python-lambda)

[Mengenal Matplotlib dalam Python untuk Visualisasi Data](/panduan-teknis/matplotlib-python)

[Cara Convert String to Float di Python dan Contoh Lengkap](/panduan-teknis/convert-string-to-float-python)

[Cara Membuat Python Package dan Contohnya](/panduan-teknis/python-package)

[RegEx Python: Panduan Regular Expressions untuk Pemula](/panduan-teknis/regex-python)

[Tutorial Seaborn Python untuk Visualisasi Data](/panduan-teknis/seaborn-python)

[Dictionary Python: Cara Membuat dan Contoh](/panduan-teknis/dictionary-python)

[Tutorial Pandas DataFrame di Python untuk Pemula](/panduan-teknis/dataframe-python)

[9 Library Python Terbaik untuk Data Analytics](/panduan-teknis/library-python)

[Python Module: Cara Mengimpor dan Membuatnya](/panduan-teknis/python-module)

[Mengenal NumPy Python, Library Andalan Data Analyst](/panduan-teknis/numpy-python)

[Variabel Python: Aturan Syntax dan Cara Penulisan](/panduan-teknis/variable-python)

[Pandas Python: Cara Install, Import, dan Export Data](/panduan-teknis/pandas-python)

[Tutorial Web Scraping dengan Python bagi Pemula](/panduan-teknis/web-scraping-python)

[Cara Cepat Read Excel dengan Python dan Contoh Sederhana](/panduan-teknis/python-read-excel)

[Belajar Python Lowercase untuk Buat Huruf Kecil dan Contoh](/panduan-teknis/python-lowercase)

[Tutorial Python Request Module dan Contoh Sederhana](/panduan-teknis/python-request)

[Menggunakan Python Random Module: Fungsi dan Contoh](/panduan-teknis/python-random)

[Belajar Python: Apa itu Tuple, Cara Membuat, dan Contoh](/panduan-teknis/python-tuple)

[Mengenal Enumerate di Python, Cara Cepat Melakukan Loop](/panduan-teknis/enumerate-python)

[Cara Menemukan Outlier dengan Python](/panduan-teknis/python-outlier)

[Panduan Data Cleaning dengan Python Pandas dan Contohnya](/panduan-teknis/python-data-cleaning)

[Cara Menggunakan Python SUM dan Contoh Sederhana](/panduan-teknis/python-sum)

[4 Cara Mencari Nilai Mean dengan Python](/panduan-teknis/python-mean)

[Cara Menggunakan Python Min Function dan Contoh](/panduan-teknis/python-min)

[Tutorial Python Max untuk Mencari Nilai Maksimum](/panduan-teknis/python-max)

[Metode Python Agg dengan Pandas dan Contoh Sederhana](/panduan-teknis/python-agg)

[3 Cara Cepat Slicing Data dengan Python](/panduan-teknis/slicing-data-python)

[Cara Membuat Scatter Plot di Python](/panduan-teknis/scatter-plot-python)

[Tutorial Python Fillna untuk Mengganti NaN (Missing Values)](/panduan-teknis/python-fillna)

[Tutorial Python Dropna untuk Menangani Missing Values](/panduan-teknis/python-dropna)

[Python Boolean: Syntax, Cara, Contoh](/panduan-teknis/python-boolean)

[Cara Mengurutkan Data dengan Sort Values di Pandas](/panduan-teknis/python-sort-values)

[Cara Praktis Menggunakan Values Count di Pandas](/panduan-teknis/python-values-count)

[Python nLargest: Arti, Fungsi, Cara, Contoh](/panduan-teknis/python-nlargest)

[3 Cara Buat Pivot Table dengan Python (Pandas)](/panduan-teknis/pandas-pivot-table)

[Python Nsmallest: Arti, Fungsi, Cara, Contoh](/panduan-teknis/python-nsmallest)

[4 Cara Combine DataFrame dengan Concat di Pandas](/panduan-teknis/pandas-concat)

[3 Contoh Python Rename untuk Ganti Nama File](/panduan-teknis/python-rename)

[3 Cara Merge DataFrame di Pandas](/panduan-teknis/merge-dataframe-pandas)

[3 Cara Konversi Kolom Menjadi String di Pandas](/panduan-teknis/python-to-string)

[Python Pandas: Apply Function untuk Satu Kolom atau Lebih](/panduan-teknis/pandas-apply)

[5 Cara Reset Index DataFrame di Pandas dan Contohnya](/panduan-teknis/reset-index-pandas)

[Panduan Python Datetime Module: datetime hingga timedelta](/panduan-teknis/python-datetime)

[Beda Python isna vs isnull di Pandas DataFrame dan Contoh](/panduan-teknis/python-isna-vs-isnull)

[Tutorial Python Get Dummies di Pandas dan Contoh](/panduan-teknis/python-get-dummies)

[Python Head and Tail: Beda dan Kegunaan](/panduan-teknis/python-head-and-tail)

[Tutorial Uji Hipotesis dengan Python dan Contohnya](/panduan-teknis/uji-hipotesis)

[Cara Membuat Regresi Linier Sederhana di Python](/panduan-teknis/regresi-linier)

## Overview

Sebagai library visualisasi, Matplotlib memungkinkan kita untuk mengubah data mentah menjadi informasi berharga melalui berbagai bentuk grafik dan diagram. Mulai dari grafik garis sederhana sampai visualisasi yang kompleks, Matplotlib membantu menyampaikan cerita di balik angka dengan cara yang intuitif dan mudah dipahami.

[Memvisualisasikan data](https://revou.co/panduan-teknis/visualisasi-data-adalah) bukanlah sekadar tugas, melainkan seni.

Di era [data](https://revou.co/panduan-teknis/pengertian-data) yang serba cepat seperti saat ini, memahami cara mengkomunikasikan informasi dengan jelas dan menarik sangatlah penting.

Matplotlib [Python](https://revou.co/panduan-teknis/python-adalah) muncul sebagai jembatan antara angka mentah dan pemahaman manusia, mengubah statistik yang awalnya rumit menjadi visualisasi menarik dan mudah dipahami. Matplotlib menawarkan “palet” yang kaya akan grafik, diagram, dan visualisasi interaktif, membuat data terasa lebih “hidup”.

Apa sebenarnya Matplotlib dan bagaimana cara penggunaanya? Cari tahu lebih lengkap di artikel berikut.

## Apa itu Matplotlib?

Matplotlib adalah _library_ yang digunakan dalam [bahasa pemrograman](https://revou.co/panduan-teknis/bahasa-pemrograman) Python untuk menciptakan visualisasi data dengan grafis yang menarik dan informatif.

Seperti diketahui, visualisasi data merupakan aspek kunci dalam analisis karena bisa membantu memahami tren dan pola dalam data yang sedang kita kerjakan. Matplotlib menyediakan alat yang fleksibel dan mudah digunakan untuk menciptakan visualisasi tersebut.

Dengan Matplotlib, kamu dapat membuat grafik garis, _scatter plot_, histogram, dan banyak lainnya dari data yang dimiliki.

Misalnya, jika kamu memiliki data penjualan bulanan, kamu bisa menggunakan Matplotlib untuk menggambarkan tren penjualan dalam bentuk grafik. Alhasil, tren tersebut lebih mudah dilihat dan dipahami.

Salah satu kelebihan lain dari Matplotlib adalah kemudahan dalam penggunaan. Hanya dengan menggunakan beberapa baris kode sederhana, kamu bisa menciptakan visualisasi yang kompleks. Visualisasi ini nantinya akan membantumu mengkomunikasikan temuan analisis kepada orang lain.

## Cara Mengimpor Modul Matplotlib

Agar bisa menggunakan Matplotlib, kamu perlu mengimpor modul Matplotlib ke dalam kode [Python](https://revou.co/panduan-teknis/belajar-python). Proses ini sangat sederhana dan bisa dilakukan dengan mudah.

Pertama, kamu harus memastikan Matplotlib sudah terinstal di sistem kamu. Jika belum, kamu bisa menginstalnya menggunakan perintah [PIP](https://revou.co/panduan-teknis/pip-python):

```markup

```

Kemudian, kamu dapat mulai mengimpor modul Matplotlib ke dalam kode Python milikmu.

Ada beberapa cara untuk melakukan ini, tetapi cara yang paling umum adalah menggunakan perintah _import_ untuk mengimpor **matplotlib.pyplot**.

Berikut contoh kodenya:

```markup

```

Dalam contoh tersebut, kita mengambil _library_ **matplotlib.pyplot**. [_Programmer_](https://revou.co/panduan-karir/programmer-adalah) umumnya menyingkat nama fungsi ini sebagai **plt** agar memudahkan dalam pemanggilan di kemudian hari.

Sekarang, kamu sudah bisa menggunakan **plt** untuk mengakses semua fungsi dan fitur yang ada dalam modul **matplotlib.pyplot**.

Setelah modul diimpor, kamu bebas menggunakan berbagai alat dan fungsi yang disediakan untuk menciptakan grafik dan diagram yang akan membantumu dalam analisis data.

## Cara Membuat Grafik Sederhana dengan Matplotlib

Berikut langkah-langkah membuat grafik garis menggunakan Matplotlib:

### **\#1 Impor modul**

Pertama, kamu perlu mengimpor modul Matplotlib. Seperti yang telah kita bahas sebelumnya, kamu bisa melakukannya dengan baris kode berikut:

```markup

```

### **\#2 Siapkan data**

Selanjutnya, tentukan data yang ingin kamu _plot_.

Misalnya, kamu ingin membuat grafik garis yang menghubungkan titik-titik (1,2), (2,4), dan (3,6), kamu bisa menuliskan:

```markup

```

### **\#3 Gunakan metode plot()**

Metode **plot()** dipakai untuk menggambar grafik garis. Kamu dapat menggunakannya dengan cara berikut:

```markup

```

### **\#4 Tampilkan grafik**

Setelahnya, gunakan metode **show()** untuk menampilkan grafik yang telah kamu buat:

```markup

```

Kode lengkap untuk membuat grafik garis di atas adalah sebagai berikut:

```markup

```

![](https://cdn.prod.website-files.com/61af164800e38cf1b6c60b55/64d4ad6f5f8da735704d937a_j9SCOSu5HaAtWTEH1jkzEnUbVbNnFwLD00lUIs8FEocjK_IR0wYzUYc7OuuJNe6XdBhAGyAcsOawLJlrpS6lePXfgYjuy6p8BjR3rK5FrndUh8yRU6qcs4ndNZCcrmuh90VHBFIINe7Izzk3IJdsfaM.webp)

_Output_ dari kode tersebut akan menampilkan grafik garis yang menghubungkan titik-titik (1,2), (2,4), dan (3,6).

## Jenis Grafik yang Dapat Dibuat dengan Matplotlib

Berikut beberapa jenis grafik yang bisa dibuat dengan Matplotlib:

### **Grafik garis (line graphs)**

Grafik garis biasanya digunakan untuk menampilkan tren data sepanjang interval waktu. Gunakan metode **plot()** untuk membuat grafik ini.

```markup

```

![](https://cdn.prod.website-files.com/61af164800e38cf1b6c60b55/64d4ad6f5f8da735704d937a_j9SCOSu5HaAtWTEH1jkzEnUbVbNnFwLD00lUIs8FEocjK_IR0wYzUYc7OuuJNe6XdBhAGyAcsOawLJlrpS6lePXfgYjuy6p8BjR3rK5FrndUh8yRU6qcs4ndNZCcrmuh90VHBFIINe7Izzk3IJdsfaM.webp)

### **Grafik batang (bar chart)**

_Bar chart_ berguna untuk membandingkan nilai individu di kategori yang berbeda. Kamu dapat menggunakan metode **bar()** untuk membuat grafik ini.

```markup

```

![](https://cdn.prod.website-files.com/61af164800e38cf1b6c60b55/64d4ad7025085728596cdc90_uIR9G5Z4QDQP49fZexwqB50FJB2VeX0tT-ruRn7PuECVU85hp2QIsKDvuTULdpM9tqgZDjJaol2hMZL8lvTQB-4m1Aq2ddFUY3gpggOoRzWpY0Y_Tk00-Vx_fXsgVnxpTocMxLdvXQCT8C26U52cJY4.webp)

{{COMPONENT\_IDENTIFIER}}

### **Grafik sebar (scatter plot)**

_Scatter plot_ dipakai untuk menampilkan hubungan antara dua variabel berkelanjutan. Penggunaanya dengan metode **scatter().**

```markup

```

![](https://cdn.prod.website-files.com/61af164800e38cf1b6c60b55/64d4ad70cccc27a4582ce9ba_aiPZEB3Qk0UQob7-D0FilrF5nQm9I6YIIx5oBSC-_YxNfGOmJfHdxZw_5QhMNZiFFH4Epc7psYjkGAwsU-8DbN4vUS_EClvcD1ez_3QNY1ULA2UOfZ2oiAC7-qyVd-hMdRfoS2wH7fB8JoAgm3H_olE.webp)

### **Histogram**

Histogram berfungsi untuk menampilkan distribusi data dalam rentang yang telah ditentukan. Untuk membuatnya, gunakan fungsi **hist()**.

```markup

```

### **Pie chart**

_Pie chart_ menampilkan proporsi dari keseluruhan dalam kategori yang berbeda. Gunakan fungsi **pie()** untuk membuat grafik ini.

```markup

```

### **Box plot**

_Box plot_ dipakai untuk menampilkan ringkasan statistik data seperti median, kuartil, dan pencilan. Untuk membuatnya, gunakan fungsi **boxplot().**

```markup

```

### **Grafik kontur (contour plot):**

_Contour plot_ berguna untuk menampilkan kontur dari fungsi tiga dimensi. Gunakan metode **contour()** untuk membuat grafiknya.

```markup

```

### **Grafik 3D**

Grafik 3D berfungsi untuk memvisualisasikan data dalam tiga dimensi. Untuk membuatnya, gunakan kode berikut.

```markup

```

### **Grafik area (area plot):**

Area plot menampilkan kuantitas melalui area yang diisi. Pembuatannya bisa dengan menggunakan fungsi **between().**

```markup

```

### **Grafik hexbin**

Grafik hexbin mirip dengan _scatter plot,_ tetapi grafik ini menggunakan heksagon.

```markup

```

## FAQ (Frequently Ask Question)

### **Apakah Matplotlib hanya bisa digunakan untuk data numerik?**

Meskipun kebanyakan grafik di Matplotlib menggunakan data numerik, kamu tetap bisa membuat visualisasi dari data kategorikal, seperti grafik batang untuk membandingkan kategori berbeda.

### **Bagaimana cara menambahkan judul dan label sumbu pada grafik Matplotlib?**

Untuk menambahkan judul dan label sumbu pada grafik Matplotlib, gunakan metode **plt.title('Judul')**.

**plt.xlabel('Label X')** untuk label sumbu x dan **plt.ylabel('Label Y')** untuk label sumbu y.

### **Apakah Matplotlib kompatibel dengan Pandas?**

Ya, Matplotlib sepenuhnya kompatibel dengan Pandas dan sering digunakan bersama-sama. Kamu dapat dengan mudah menggambarkan grafik langsung dari [DataFrame](https://revou.co/panduan-teknis/dataframe-python) Pandas.

## Penutup

Sebagai _library_ visualisasi, Matplotlib memungkinkan kita untuk mengubah data mentah menjadi informasi berharga melalui berbagai bentuk grafik dan diagram. Mulai dari grafik garis sederhana sampai visualisasi yang kompleks, Matplotlib membantu menyampaikan cerita di balik angka dengan cara yang intuitif dan mudah dipahami.

[![](https://cdn.prod.website-files.com/61af164800e38cf1b6c60b55/62bbfbb189b700fc937e2e70_Logo-RevoU-5.png)\
\
RevoU Staff\
\
Kickstart your career in tech with RevoU!](/author/revou-staff)

#### Masih ragu? Coba dulu 3 hari, GRATIS   di Full-Stack Trial Class!

Rasakan pengalaman belajar di RevoU Full-Stack Program: **_Kelas 100% LIVE, Mini portofolio lewat hands-on assignment, Bimbingan Team Lead & small group discussion._** Kalau cocok, kamu bisa lanjut daftar Full Program dengan kesempatan **Fast-Track** (skip semua tes seleksi masuk, langsung ke tahap akhir!)

[Mulai Free Trial](https://revou.co/ftdm?lang=panduan-teknis)

#### Masih ragu? Coba dulu 3 hari, GRATIS   di Full-Stack Trial Class!

Rasakan pengalaman belajar di RevoU Full-Stack Program: **_Kelas 100% LIVE, Mini portofolio lewat hands-on assignment, Bimbingan Team Lead & small group discussion._** Kalau cocok, kamu bisa lanjut daftar Full Program dengan kesempatan **Fast-Track** (skip semua tes seleksi masuk, langsung ke tahap akhir!)

[Mulai Free Trial](/ftse)

#### Masih ragu? Coba dulu 3 hari, GRATIS   di Full-Stack Trial Class!

Rasakan pengalaman belajar di RevoU Full-Stack Program: **_Kelas 100% LIVE, Mini portofolio lewat hands-on assignment, Bimbingan Team Lead & small group discussion._** Kalau cocok, kamu bisa lanjut daftar Full Program dengan kesempatan **Fast-Track** (skip semua tes seleksi masuk, langsung ke tahap akhir!)

[Mulai Free Trial](/ftse)

## Artikel Lainnya

[Next \
\
![](https://cdn.prod.website-files.com/61af164800e38c4f53c60b4e/62b22d583188664a8a92b940_icon-arrow-grey.svg)\
\
![](https://cdn.prod.website-files.com/61af164800e38cf1b6c60b55/64ccd2712c03c59df26211bf_convert%20string%20to%20int%20python.webp)\
\
Cara Convert String ke Integer di Python: Panduan Lengkap\
\
Begini cara convert string ke integer dalam Python. Yuk, cari tahu!](/panduan-teknis/convert-string-to-int-python) [![](https://cdn.prod.website-files.com/61af164800e38c4f53c60b4e/62b22d583188664a8a92b940_icon-arrow-grey.svg)\
\
Previous\
\
![](https://cdn.prod.website-files.com/61af164800e38cf1b6c60b55/64d4a9a5a5aa881ed6e2a84f_read%20csv%20python.webp)\
\
Cara Membaca File CSV Python dengan Pandas\
\
Cari tahu secara lengkap cara membaca file CSV Python dengan Pandas!](/panduan-teknis/read-csv-python)

![](https://cdn.prod.website-files.com/61af164800e38cf1b6c60b55/64d4acc05f8da735704ccaf4_matplotlib%20python.webp)

#### Mau belajar

#### Data Analytics

#### ?

Belajar di RevoU! Dapatkan skill digital paling in-demand langsung dari praktisi terbaik di bidangnya. Kelas online 100% LIVE, 1:1 career coaching, dan akses ke Community Hub dengan 6000+ member selamanya untuk support perkembangan karir kamu!

[FULL PROGRAM](https://revou.co/data-analytics/?lptype=teknisfs&lang=matplotlibpython)

![](https://cdn.prod.website-files.com/61af164800e38c4f53c60b4e/62b055cd3263c712c0a095c3_icon-menu.svg)
Daftar Isi

![](https://cdn.prod.website-files.com/61af164800e38cf1b6c60b55/64d4acc05f8da735704ccaf4_matplotlib%20python.webp)

## **Mulai karirmu dalam**

## Data Analytics

Belajar di RevoU! Dapatkan skill digital paling in-demand langsung dari praktisi terbaik di bidangnya. Kelas online 100% LIVE, 1:1 career coaching, dan akses ke Community Hub dengan 6000+ member selamanya untuk support perkembangan karir kamu!

[ikut kursus gratis](https://revou.co/data-analytics/?lptype=teknisfs&lang=matplotlibpython) [**COBA COURSE GRATIS**](https://revou.co/mini-course-data-analytics/?lptype=teknismc&lang=matplotlibpython)

![](https://cdn.prod.website-files.com/61af164800e38cf1b6c60b55/630081cb914e304bc4fb7110_DA%20ICON.webp)

#### Mau Belajar

#### Data Analytics

#### ?

Belajar di RevoU! Dapatkan skill digital paling in-demand langsung dari praktisi terbaik di bidangnya. Kelas online 100% LIVE, 1:1 career coaching, dan akses ke Community Hub dengan 6000+ member selamanya untuk support perkembangan karir kamu!

[DAFTAR FULL PROGRAM](https://revou.co/data-analytics/?lptype=teknisfs&lang=matplotlibpython)

![](https://cdn.prod.website-files.com/61af164800e38c4f53c60b4e/63645dbe8c569010c7b2c33b_mini%3Dmax-button-02.svg)

![](https://cdn.prod.website-files.com/61af164800e38cf1b6c60b55/630081cb914e304bc4fb7110_DA%20ICON.webp)

#### Mau Belajar

#### Data Analytics

#### ?

![](https://cdn.prod.website-files.com/61af164800e38c4f53c60b4e/63645dbeded3ab6a164947ff_mini%3Dmax-button-01.svg)

[![](https://cdn.prod.website-files.com/61af164800e38c4f53c60b4e/61af164800e38c4652c60ba2_Footer%20logo.svg)\
\
Licensed, Registered, and authorized by\
\
![](https://cdn.prod.website-files.com/61af164800e38c4f53c60b4e/653265bdabbc6ae3b767dbde_image%203.webp)![](https://cdn.prod.website-files.com/61af164800e38c4f53c60b4e/653265bdfaa870b3c62f5ebe_image%202.webp)](/)

[![](https://cdn.prod.website-files.com/61af164800e38c4f53c60b4e/64cf62263bc96abfe019a520_ig.svg)](https://www.instagram.com/revou_id/)[![](https://cdn.prod.website-files.com/61af164800e38c4f53c60b4e/64cf6226b8a6b3413b34538f_linkedin-icon.svg)](https://www.linkedin.com/school/revou/)[![](https://cdn.prod.website-files.com/61af164800e38c4f53c60b4e/64cf622552b401ed43740531_twiiter.svg)](https://twitter.com/revoudotco)[![](https://cdn.prod.website-files.com/61af164800e38c4f53c60b4e/64cf6225b6dd1deea5aab9e3_youtube.svg)](https://www.youtube.com/c/revoudotco)[![](https://cdn.prod.website-files.com/61af164800e38c4f53c60b4e/64cf6227bafd7aaafa532f99_tiktok.svg)](https://www.tiktok.com/@revoudotco)[![](https://cdn.prod.website-files.com/61af164800e38c4f53c60b4e/64cf6226ffc94c135db8f864_spotify.svg)](https://open.spotify.com/show/1T7wA2tbMfXgLUMQpO0wdQ?si=7616c8c4ef644ea6)

ABOUT

[About Us\
\
Arrow\_Outward](/culture) [FAQ\
\
Arrow\_Outward](https://apply.revou.co/faq-fs) [Career\
\
Arrow\_Outward](/career) [Blog\
\
Arrow\_Outward](https://journal.revou.co/) [RevoUpedia\
\
Arrow\_Outward](/revoupedia) [Privacy Policy\
\
Arrow\_Outward](/privacy-policy)

BUSINESS

[Corporate Training\
\
Arrow\_Outward](/business) [Marketing Agency\
\
Arrow\_Outward](/marketing-agency) [Be a Contributor\
\
Arrow\_Outward](/contribute) [Kampus Merdeka\
\
Arrow\_Outward](/kampus-merdeka)

BOOTCAMP 101

[Digital Marketing\
\
Arrow\_Outward](/bootcamp-digital-marketing) [Data Analytics\
\
Arrow\_Outward](/bootcamp-data-analytics) [Product Management\
\
Arrow\_Outward](/bootcamp-product-management) [Software Engineering\
\
Arrow\_Outward](/bootcamp-software-engineering)

SERTIFIKASI 101

[Digital Marketing\
\
Arrow\_Outward](/sertifikasi-digital-marketing) [Data Analytics\
\
Arrow\_Outward](/sertifikasi-data-analytics) [Product Management\
\
Arrow\_Outward](/sertifikasi-product-management) [Software Engineering\
\
Arrow\_Outward](/sertifikasi-software-engineering)

More questions? Email us at

[![](https://cdn.prod.website-files.com/61af164800e38c4f53c60b4e/64cf60dc28ed31049a911885_mail.svg)\
**\[email protected\]**](/cdn-cgi/l/email-protection#afcecbc2c6dcdcc6c0c1dcefddcad9c0da81ccc0)

© 2024 PT Revolusi Cita Edukasi.

All Rights Reserved

Licensed, Registered, and authorized by

![](https://cdn.prod.website-files.com/61af164800e38c4f53c60b4e/653265bdabbc6ae3b767dbde_image%203.webp)![](https://cdn.prod.website-files.com/61af164800e38c4f53c60b4e/653265bdfaa870b3c62f5ebe_image%202.webp)

[RevoUpedia](/revoupedia)/ [Panduan Teknis](/revoupedia/panduan-teknis)/ [Mengenal Matplotlib dalam Python untuk Visualisasi Data](/panduan-teknis/matplotlib-python)

# Mengenal Matplotlib dalam Python untuk Visualisasi Data

Aa itu Matplotlib Python dan bagaimana cara penggunaannya? Simak artikel berikut!

![](https://cdn.prod.website-files.com/61af164800e38cf1b6c60b55/62bbfbb189b700fc937e2e70_Logo-RevoU-5.png)

[RevoU Staff](/author/revou-staff)

August 10, 2023

7

min read

![](https://cdn.prod.website-files.com/61af164800e38c4f53c60b4e/62af735c91fe2c15d4953a5f_Line%20Dash.svg)

#### Introduction

[Text Link](/revoupedia-modules/introduction-python)![](https://cdn.prod.website-files.com/61af164800e38c4f53c60b4e/62b6cef938ce8f501eeba433_icon%20dropdown.svg)

#### How to Guides

[Text Link](/revoupedia-modules/how-to-guides-python)![](https://cdn.prod.website-files.com/61af164800e38c4f53c60b4e/62b6cef938ce8f501eeba433_icon%20dropdown.svg)

![](https://cdn.prod.website-files.com/61af164800e38c4f53c60b4e/62af3bf7cd95df46be24dd29_icon_close.svg)

[4 Contoh Pandas Astype untuk Ubah Tipe Data](/panduan-teknis/pandas-astype)

[Belajar Python Dasar untuk Pemula (Tutorial Mudah)](/panduan-teknis/belajar-python)

[Python Conditional IF, IF-ELSE, ELIF dan Contohnya](/panduan-teknis/python-conditional)

[Cara Replace String Python, Kegunaan, dan Contoh](/panduan-teknis/replace-string-python)

[Python Function: Jenis, Contoh, dan Cara Membuat](/panduan-teknis/python-function)

[Python Read File untuk File Handling: Cara Membuat](/panduan-teknis/python-read-file)

[Python Class dan Object: Fungsi dan Cara Membuatnya](/panduan-teknis/python-class)

[Latihan Python String Split dengan 3 Contoh Metodenya](/panduan-teknis/python-string-split)

[Mengenal Python: Dipakai Meta, Netflix, sampai NASA](/panduan-teknis/python-adalah)

[7 Jenis Operator Python, Fungsi, dan Contohnya](/panduan-teknis/operator-python)

[20 Contoh Program Python Sederhana untuk Latihan Pemula](/panduan-teknis/contoh-program-python)

[Append Python untuk Tambah Item ke Data List dan Lainnya](/panduan-teknis/append-python)

[Python IF ELSE: Syntax, Cara Pakai, dan Contoh](/panduan-teknis/python-if-else)

[Python Compiler: Cara Pakai untuk Optimasi Coding](/panduan-teknis/python-compiler)

[Python Array: Kegunaan, Jenis, Cara Membuat, dan Contoh](/panduan-teknis/python-array)

[Python Def: Contoh Penggunaan dan Fungsi Return](/panduan-teknis/python-def)

[Try Except Python: Panduan untuk Pemula](/panduan-teknis/try-except-python)

[Switch Case Python: Panduan untuk Pemula](/panduan-teknis/switch-case-python)

[Praktik Fungsi For Loop di Python untuk Pemula](/panduan-teknis/python-for-loop)

[Python Dasar: Menampilkan Output dan Contohnya](/panduan-teknis/python-output)

[Tutorial PIP Python: Cara Instal dan Penggunaan](/panduan-teknis/pip-python)

[Tutorial Python While Loop atau Perulangan While](/panduan-teknis/python-while-loop)

[Cara Substring Python: Sintaks dan Contoh Lengkapnya](/panduan-teknis/substring-python)

[Memilih Text Editor Python yang Tepat untuk Pemrograman](/panduan-teknis/text-editor-python)

[Belajar Input di Python: Contoh dan Tips Mudah bagi Pemula](/panduan-teknis/input-python)

[Range Python Function: Cara dan Contoh untuk Analisis Data](/panduan-teknis/range-python)

[Tutorial Python: Tipe Data Set dan Cara Pakainya](/panduan-teknis/python-set)

[Cara Install Python di Windows dan MacOS (Lengkap)](/panduan-teknis/cara-install-python)

[Write File Python: Cara Menulis File dan Contoh Code](/panduan-teknis/python-write-file)

[Cara Convert List to String di Python: Panduan Lengkap](/panduan-teknis/convert-list-to-string-python)

[Konversi String ke Datetime di Python: Cara dan Contoh](/panduan-teknis/python-string-to-datetime)

[Cara Convert String ke Integer di Python: Panduan Lengkap](/panduan-teknis/convert-string-to-int-python)

[Cara Membaca File CSV Python dengan Pandas](/panduan-teknis/read-csv-python)

[Konsep dan Penggunaan Python Lambda dalam Analisis Data](/panduan-teknis/python-lambda)

[Mengenal Matplotlib dalam Python untuk Visualisasi Data](/panduan-teknis/matplotlib-python)

[Cara Convert String to Float di Python dan Contoh Lengkap](/panduan-teknis/convert-string-to-float-python)

[Cara Membuat Python Package dan Contohnya](/panduan-teknis/python-package)

[RegEx Python: Panduan Regular Expressions untuk Pemula](/panduan-teknis/regex-python)

[Tutorial Seaborn Python untuk Visualisasi Data](/panduan-teknis/seaborn-python)

[Dictionary Python: Cara Membuat dan Contoh](/panduan-teknis/dictionary-python)

[Tutorial Pandas DataFrame di Python untuk Pemula](/panduan-teknis/dataframe-python)

[9 Library Python Terbaik untuk Data Analytics](/panduan-teknis/library-python)

[Python Module: Cara Mengimpor dan Membuatnya](/panduan-teknis/python-module)

[Mengenal NumPy Python, Library Andalan Data Analyst](/panduan-teknis/numpy-python)

[Variabel Python: Aturan Syntax dan Cara Penulisan](/panduan-teknis/variable-python)

[Pandas Python: Cara Install, Import, dan Export Data](/panduan-teknis/pandas-python)

[Tutorial Web Scraping dengan Python bagi Pemula](/panduan-teknis/web-scraping-python)

[Cara Cepat Read Excel dengan Python dan Contoh Sederhana](/panduan-teknis/python-read-excel)

[Belajar Python Lowercase untuk Buat Huruf Kecil dan Contoh](/panduan-teknis/python-lowercase)

[Tutorial Python Request Module dan Contoh Sederhana](/panduan-teknis/python-request)

[Menggunakan Python Random Module: Fungsi dan Contoh](/panduan-teknis/python-random)

[Belajar Python: Apa itu Tuple, Cara Membuat, dan Contoh](/panduan-teknis/python-tuple)

[Mengenal Enumerate di Python, Cara Cepat Melakukan Loop](/panduan-teknis/enumerate-python)

[Cara Menemukan Outlier dengan Python](/panduan-teknis/python-outlier)

[Panduan Data Cleaning dengan Python Pandas dan Contohnya](/panduan-teknis/python-data-cleaning)

[Cara Menggunakan Python SUM dan Contoh Sederhana](/panduan-teknis/python-sum)

[4 Cara Mencari Nilai Mean dengan Python](/panduan-teknis/python-mean)

[Cara Menggunakan Python Min Function dan Contoh](/panduan-teknis/python-min)

[Tutorial Python Max untuk Mencari Nilai Maksimum](/panduan-teknis/python-max)

[Metode Python Agg dengan Pandas dan Contoh Sederhana](/panduan-teknis/python-agg)

[3 Cara Cepat Slicing Data dengan Python](/panduan-teknis/slicing-data-python)

[Cara Membuat Scatter Plot di Python](/panduan-teknis/scatter-plot-python)

[Tutorial Python Fillna untuk Mengganti NaN (Missing Values)](/panduan-teknis/python-fillna)

[Tutorial Python Dropna untuk Menangani Missing Values](/panduan-teknis/python-dropna)

[Python Boolean: Syntax, Cara, Contoh](/panduan-teknis/python-boolean)

[Cara Mengurutkan Data dengan Sort Values di Pandas](/panduan-teknis/python-sort-values)

[Cara Praktis Menggunakan Values Count di Pandas](/panduan-teknis/python-values-count)

[Python nLargest: Arti, Fungsi, Cara, Contoh](/panduan-teknis/python-nlargest)

[3 Cara Buat Pivot Table dengan Python (Pandas)](/panduan-teknis/pandas-pivot-table)

[Python Nsmallest: Arti, Fungsi, Cara, Contoh](/panduan-teknis/python-nsmallest)

[4 Cara Combine DataFrame dengan Concat di Pandas](/panduan-teknis/pandas-concat)

[3 Contoh Python Rename untuk Ganti Nama File](/panduan-teknis/python-rename)

[3 Cara Merge DataFrame di Pandas](/panduan-teknis/merge-dataframe-pandas)

[3 Cara Konversi Kolom Menjadi String di Pandas](/panduan-teknis/python-to-string)

[Python Pandas: Apply Function untuk Satu Kolom atau Lebih](/panduan-teknis/pandas-apply)

[5 Cara Reset Index DataFrame di Pandas dan Contohnya](/panduan-teknis/reset-index-pandas)

[Panduan Python Datetime Module: datetime hingga timedelta](/panduan-teknis/python-datetime)

[Beda Python isna vs isnull di Pandas DataFrame dan Contoh](/panduan-teknis/python-isna-vs-isnull)

[Tutorial Python Get Dummies di Pandas dan Contoh](/panduan-teknis/python-get-dummies)

[Python Head and Tail: Beda dan Kegunaan](/panduan-teknis/python-head-and-tail)

[Tutorial Uji Hipotesis dengan Python dan Contohnya](/panduan-teknis/uji-hipotesis)

[Cara Membuat Regresi Linier Sederhana di Python](/panduan-teknis/regresi-linier)

## Overview

Sebagai library visualisasi, Matplotlib memungkinkan kita untuk mengubah data mentah menjadi informasi berharga melalui berbagai bentuk grafik dan diagram. Mulai dari grafik garis sederhana sampai visualisasi yang kompleks, Matplotlib membantu menyampaikan cerita di balik angka dengan cara yang intuitif dan mudah dipahami.

[Memvisualisasikan data](https://revou.co/panduan-teknis/visualisasi-data-adalah) bukanlah sekadar tugas, melainkan seni.

Di era [data](https://revou.co/panduan-teknis/pengertian-data) yang serba cepat seperti saat ini, memahami cara mengkomunikasikan informasi dengan jelas dan menarik sangatlah penting.

Matplotlib [Python](https://revou.co/panduan-teknis/python-adalah) muncul sebagai jembatan antara angka mentah dan pemahaman manusia, mengubah statistik yang awalnya rumit menjadi visualisasi menarik dan mudah dipahami. Matplotlib menawarkan “palet” yang kaya akan grafik, diagram, dan visualisasi interaktif, membuat data terasa lebih “hidup”.

Apa sebenarnya Matplotlib dan bagaimana cara penggunaanya? Cari tahu lebih lengkap di artikel berikut.

## Apa itu Matplotlib?

Matplotlib adalah _library_ yang digunakan dalam [bahasa pemrograman](https://revou.co/panduan-teknis/bahasa-pemrograman) Python untuk menciptakan visualisasi data dengan grafis yang menarik dan informatif.

Seperti diketahui, visualisasi data merupakan aspek kunci dalam analisis karena bisa membantu memahami tren dan pola dalam data yang sedang kita kerjakan. Matplotlib menyediakan alat yang fleksibel dan mudah digunakan untuk menciptakan visualisasi tersebut.

Dengan Matplotlib, kamu dapat membuat grafik garis, _scatter plot_, histogram, dan banyak lainnya dari data yang dimiliki.

Misalnya, jika kamu memiliki data penjualan bulanan, kamu bisa menggunakan Matplotlib untuk menggambarkan tren penjualan dalam bentuk grafik. Alhasil, tren tersebut lebih mudah dilihat dan dipahami.

Salah satu kelebihan lain dari Matplotlib adalah kemudahan dalam penggunaan. Hanya dengan menggunakan beberapa baris kode sederhana, kamu bisa menciptakan visualisasi yang kompleks. Visualisasi ini nantinya akan membantumu mengkomunikasikan temuan analisis kepada orang lain.

## Cara Mengimpor Modul Matplotlib

Agar bisa menggunakan Matplotlib, kamu perlu mengimpor modul Matplotlib ke dalam kode [Python](https://revou.co/panduan-teknis/belajar-python). Proses ini sangat sederhana dan bisa dilakukan dengan mudah.

Pertama, kamu harus memastikan Matplotlib sudah terinstal di sistem kamu. Jika belum, kamu bisa menginstalnya menggunakan perintah [PIP](https://revou.co/panduan-teknis/pip-python):

```markup

```

Kemudian, kamu dapat mulai mengimpor modul Matplotlib ke dalam kode Python milikmu.

Ada beberapa cara untuk melakukan ini, tetapi cara yang paling umum adalah menggunakan perintah _import_ untuk mengimpor **matplotlib.pyplot**.

Berikut contoh kodenya:

```markup

```

Dalam contoh tersebut, kita mengambil _library_ **matplotlib.pyplot**. [_Programmer_](https://revou.co/panduan-karir/programmer-adalah) umumnya menyingkat nama fungsi ini sebagai **plt** agar memudahkan dalam pemanggilan di kemudian hari.

Sekarang, kamu sudah bisa menggunakan **plt** untuk mengakses semua fungsi dan fitur yang ada dalam modul **matplotlib.pyplot**.

Setelah modul diimpor, kamu bebas menggunakan berbagai alat dan fungsi yang disediakan untuk menciptakan grafik dan diagram yang akan membantumu dalam analisis data.

## Cara Membuat Grafik Sederhana dengan Matplotlib

Berikut langkah-langkah membuat grafik garis menggunakan Matplotlib:

### **\#1 Impor modul**

Pertama, kamu perlu mengimpor modul Matplotlib. Seperti yang telah kita bahas sebelumnya, kamu bisa melakukannya dengan baris kode berikut:

```markup

```

### **\#2 Siapkan data**

Selanjutnya, tentukan data yang ingin kamu _plot_.

Misalnya, kamu ingin membuat grafik garis yang menghubungkan titik-titik (1,2), (2,4), dan (3,6), kamu bisa menuliskan:

```markup

```

### **\#3 Gunakan metode plot()**

Metode **plot()** dipakai untuk menggambar grafik garis. Kamu dapat menggunakannya dengan cara berikut:

```markup

```

### **\#4 Tampilkan grafik**

Setelahnya, gunakan metode **show()** untuk menampilkan grafik yang telah kamu buat:

```markup

```

Kode lengkap untuk membuat grafik garis di atas adalah sebagai berikut:

```markup

```

![](https://cdn.prod.website-files.com/61af164800e38cf1b6c60b55/64d4ad6f5f8da735704d937a_j9SCOSu5HaAtWTEH1jkzEnUbVbNnFwLD00lUIs8FEocjK_IR0wYzUYc7OuuJNe6XdBhAGyAcsOawLJlrpS6lePXfgYjuy6p8BjR3rK5FrndUh8yRU6qcs4ndNZCcrmuh90VHBFIINe7Izzk3IJdsfaM.webp)

_Output_ dari kode tersebut akan menampilkan grafik garis yang menghubungkan titik-titik (1,2), (2,4), dan (3,6).

## Jenis Grafik yang Dapat Dibuat dengan Matplotlib

Berikut beberapa jenis grafik yang bisa dibuat dengan Matplotlib:

### **Grafik garis (line graphs)**

Grafik garis biasanya digunakan untuk menampilkan tren data sepanjang interval waktu. Gunakan metode **plot()** untuk membuat grafik ini.

```markup

```

![](https://cdn.prod.website-files.com/61af164800e38cf1b6c60b55/64d4ad6f5f8da735704d937a_j9SCOSu5HaAtWTEH1jkzEnUbVbNnFwLD00lUIs8FEocjK_IR0wYzUYc7OuuJNe6XdBhAGyAcsOawLJlrpS6lePXfgYjuy6p8BjR3rK5FrndUh8yRU6qcs4ndNZCcrmuh90VHBFIINe7Izzk3IJdsfaM.webp)

### **Grafik batang (bar chart)**

_Bar chart_ berguna untuk membandingkan nilai individu di kategori yang berbeda. Kamu dapat menggunakan metode **bar()** untuk membuat grafik ini.

```markup

```

![](https://cdn.prod.website-files.com/61af164800e38cf1b6c60b55/64d4ad7025085728596cdc90_uIR9G5Z4QDQP49fZexwqB50FJB2VeX0tT-ruRn7PuECVU85hp2QIsKDvuTULdpM9tqgZDjJaol2hMZL8lvTQB-4m1Aq2ddFUY3gpggOoRzWpY0Y_Tk00-Vx_fXsgVnxpTocMxLdvXQCT8C26U52cJY4.webp)

{{COMPONENT\_IDENTIFIER}}

### **Grafik sebar (scatter plot)**

_Scatter plot_ dipakai untuk menampilkan hubungan antara dua variabel berkelanjutan. Penggunaanya dengan metode **scatter().**

```markup

```

![](https://cdn.prod.website-files.com/61af164800e38cf1b6c60b55/64d4ad70cccc27a4582ce9ba_aiPZEB3Qk0UQob7-D0FilrF5nQm9I6YIIx5oBSC-_YxNfGOmJfHdxZw_5QhMNZiFFH4Epc7psYjkGAwsU-8DbN4vUS_EClvcD1ez_3QNY1ULA2UOfZ2oiAC7-qyVd-hMdRfoS2wH7fB8JoAgm3H_olE.webp)

### **Histogram**

Histogram berfungsi untuk menampilkan distribusi data dalam rentang yang telah ditentukan. Untuk membuatnya, gunakan fungsi **hist()**.

```markup

```

### **Pie chart**

_Pie chart_ menampilkan proporsi dari keseluruhan dalam kategori yang berbeda. Gunakan fungsi **pie()** untuk membuat grafik ini.

```markup

```

### **Box plot**

_Box plot_ dipakai untuk menampilkan ringkasan statistik data seperti median, kuartil, dan pencilan. Untuk membuatnya, gunakan fungsi **boxplot().**

```markup

```

### **Grafik kontur (contour plot):**

_Contour plot_ berguna untuk menampilkan kontur dari fungsi tiga dimensi. Gunakan metode **contour()** untuk membuat grafiknya.

```markup

```

### **Grafik 3D**

Grafik 3D berfungsi untuk memvisualisasikan data dalam tiga dimensi. Untuk membuatnya, gunakan kode berikut.

```markup

```

### **Grafik area (area plot):**

Area plot menampilkan kuantitas melalui area yang diisi. Pembuatannya bisa dengan menggunakan fungsi **between().**

```markup

```

### **Grafik hexbin**

Grafik hexbin mirip dengan _scatter plot,_ tetapi grafik ini menggunakan heksagon.

```markup

```

## FAQ (Frequently Ask Question)

### **Apakah Matplotlib hanya bisa digunakan untuk data numerik?**

Meskipun kebanyakan grafik di Matplotlib menggunakan data numerik, kamu tetap bisa membuat visualisasi dari data kategorikal, seperti grafik batang untuk membandingkan kategori berbeda.

### **Bagaimana cara menambahkan judul dan label sumbu pada grafik Matplotlib?**

Untuk menambahkan judul dan label sumbu pada grafik Matplotlib, gunakan metode **plt.title('Judul')**.

**plt.xlabel('Label X')** untuk label sumbu x dan **plt.ylabel('Label Y')** untuk label sumbu y.

### **Apakah Matplotlib kompatibel dengan Pandas?**

Ya, Matplotlib sepenuhnya kompatibel dengan Pandas dan sering digunakan bersama-sama. Kamu dapat dengan mudah menggambarkan grafik langsung dari [DataFrame](https://revou.co/panduan-teknis/dataframe-python) Pandas.

## Penutup

Sebagai _library_ visualisasi, Matplotlib memungkinkan kita untuk mengubah data mentah menjadi informasi berharga melalui berbagai bentuk grafik dan diagram. Mulai dari grafik garis sederhana sampai visualisasi yang kompleks, Matplotlib membantu menyampaikan cerita di balik angka dengan cara yang intuitif dan mudah dipahami.

[![](https://cdn.prod.website-files.com/61af164800e38cf1b6c60b55/62bbfbb189b700fc937e2e70_Logo-RevoU-5.png)\
\
RevoU Staff\
\
Kickstart your career in tech with RevoU!](/author/revou-staff)

![](https://cdn.prod.website-files.com/61af164800e38c4f53c60b4e/62b055cd3263c712c0a095c3_icon-menu.svg)
Menu