Visualisasi Interaktif dengan Plotly
Plotly Express, grafik interaktif, dashboard, animasi, peta geografis, ekspor
1Apa perbedaan utama antara Plotly Express dan Plotly Graph Objects?
Apa perbedaan utama antara Plotly Express dan Plotly Graph Objects?
Jawaban
Plotly Express adalah API tingkat tinggi yang memungkinkan pembuatan grafik dalam satu baris kode dengan parameter sederhana. Plotly Graph Objects adalah API tingkat rendah yang menawarkan kontrol penuh atas setiap elemen grafik. Plotly Express menggunakan Graph Objects secara internal, yang memungkinkan beralih di antara keduanya untuk menyesuaikan grafik lebih lanjut.
2Bagaimana cara membuat scatter plot dengan Plotly Express dari DataFrame Pandas?
Bagaimana cara membuat scatter plot dengan Plotly Express dari DataFrame Pandas?
Jawaban
Fungsi px.scatter() menerima DataFrame dan menggunakan parameter x dan y untuk menentukan kolom mana yang ditampilkan pada setiap sumbu. Sintaks yang ringkas ini memungkinkan pembuatan visualisasi interaktif dengan cepat tanpa konfigurasi yang rumit. Parameter opsional seperti color, size, dan hover_data memungkinkan pengayaan grafik.
3Parameter Plotly Express mana yang memungkinkan pewarnaan titik sesuai variabel kategorikal?
Parameter Plotly Express mana yang memungkinkan pewarnaan titik sesuai variabel kategorikal?
Jawaban
Parameter color di Plotly Express secara otomatis menetapkan warna berbeda untuk setiap nilai unik dari variabel kategorikal. Plotly menghasilkan legenda interaktif dan menggunakan palet warna default yang dioptimalkan untuk pembedaan visual. Parameter ini juga bekerja dengan variabel numerik untuk membuat gradien warna.
Bagaimana cara menampilkan grafik Plotly di notebook Jupyter?
Bagaimana cara mengekspor grafik Plotly ke format HTML untuk dibagikan?
+15 pertanyaan wawancara
Topik wawancara Data Science & ML lainnya
Dasar-dasar Python
Pemrograman Berorientasi Objek Python
Struktur Data Python
Dasar-Dasar Git
Dasar-dasar SQL
Dasar-Dasar NumPy
Dasar-dasar Pandas
Jupyter & Google Colab
SQL Joins & Kueri Lanjutan
Pandas Lanjutan
Visualisasi dengan Matplotlib & Seaborn
Statistik Deskriptif
Statistik Inferensial
Web Scraping
BigQuery & Cloud Data
Feature Engineering
ML Terbimbing: Regresi
ML Terbimbing: Klasifikasi
Pohon Keputusan & Ensemble
ML Tanpa Pengawasan
Pipeline ML & Validasi
Deret Waktu & Peramalan
Dasar-Dasar Deep Learning
TensorFlow & Keras
CNN dan klasifikasi gambar
RNN & Sekuens
Transformers & Attention
NLP & Hugging Face
GenAI & LangChain
MLOps dan Deployment
Kuasai Data Science & ML untuk wawancara berikutnya
Akses semua pertanyaan, flashcards, tes teknis, latihan code review dan simulator wawancara.
Mulai gratis