Tutorial Seaborn : Pengenalan Library Seaborn

Seaborn adalah library untuk visualisasi data yang dibangun di atas matplotlib. Seaborn memiliki lebih banyak fungsi untuk visualisasi data dan lebih mudah digunakan

untuk menggunakan library seaborn kita harus install library ini terlebih dahulu dengan menggunakan PIP

pip install seaborn

Untuk menggunakannya import terlebih dahulu dengan perintah seperti ini

import seaborn as sns

Dalam Library Seaborn terdapat banyak fungsi grafik yang bisa digunakan untuk melakukan visualisasi data

Ada beberapa jenis plot yang dapat dilakukan dengan seaborn seperti

• Categorical plots
• Distribution plots
• Relational plots
• Regression plots
• Matrix plots

Setiap jenis plot akan diperjelas di artikel-artikel selanjutnya

Seaborn Dataset

Seaborn juga mempunyai repository dataset yang dapat digunakan untuk eksperimen

Untuk load dataset gunakan fungsi load_dataset()

Ada banyak dataset yang dapat kita gunakan seperti titanic.csv, tips.csv, iris.csv, flight.csv, planets.csv dan lain sebagainya

Untuk mengetahui dataset apa saja yang disediakan seaborn gunakan fungsi get_dataset_names()

Sekarang kita akan coba load dataset titanic, tips dan iris

titanic = sns.load_dataset('titanic')
titanic.head()

tips = sns.load_dataset('tips')
tips.head()

iris = sns.load_dataset('iris')
iris.head()

Hasilnya adalah

Keren bukan? 😀

Jadi sekarang jika kita ingin coba2 preprocessing data, visualisasi data atau memproses dengan machine learning kita cukup panggil dataset yang ingin digunakan