Mengenal NumPy Array
NumPy merupakan salah satu library terpenting dalam bahasa pemrograman python. Fungsi NumPy array mirip dengan manipulasi data pada python. Beberapa manipulasi array dasar adalah atribut array, pengindeksan array, pembentukan baris, dan penggabungan-pemisahan array. Manipulasi array yang biasanya banyak digunakan adalah menggabungkan beberapa array menjadi satu atau memisahkan satu array menjadi beberapa bagian.
Langkah pertama saat ingin menggunakan library numpy adalah melakukan import dengan menggunakan coding library numpy as np. Penggunaan as disini, artinya kita menggantikan pemanggilan numpy dengan prefix np untuk proses berikutnya.
Untuk melakukan pengecekan tipe pada array menggunakan fungsi type() seperti gambar di bawah ini
Array df memiliki tipe data int32 dan int64 yang keduanya sama-sama bertipekan integer. Perbedaan keduanya pada kapasitas penyimpanan data.
Baca juga : 3 Jenis Algoritma Machine Learning yang Dapat Digunakan di Dunia Perbankan
Algoritma dalam Python
Beberapa jenis algoritma pada python adalah algoritma pencarian (searching algorithm), algoritma grafik (graph algorithm), dan algoritma analisis (analyst algorithm). Algoritma pencarian membantu dalam memeriksa dan mengambil elemen dari struktur data yang berbeda. Ada dua tipe algoritma pencarian, yaitu algoritma pencarian linier dan biner. Dalam algoritma pencarian linier, setiap item dicari secara berurutan satu persatu sedangkan dalam algoritma pencarian biner, interval pencarian berulang kali dibagi menjadi dua. Jika elemen yang akan dicari lebih rendah dari komponen pusat interval, maka interval akan dipersempit ke bagian bawah atau ke atas. Proses ini akan dilakukan berulang-ulang hingga nilainya ditemukan. Dalam algoritma grafik (graph algorithm) ada dua metode, yaitu depth-first traversal (DFS) dan breadth-first transversal (BFS). Pada algoritma DFS grafik melintas dalam gerakan yang semakin ke dalam. Algoritma ini diimplementasikan dengan python menggunakan tipe dataset. Dalam algoritma BFS sebuah grafik melintas dengan gerakan melebar. Algoritma ini diimplementasikan pada python dengan menggunakan struktur data list. Dalam algoritma analisis (analyst algorithm) ada dua algoritma, yaitu algoritma analisis apriori dan algoritma analisis posterior. Algoritma analisis apriori merupakan analisis teoritis dari algoritma sebelum diimplementasikan. Algoritma analisis posterior mengacu pada analisis empiris dari algoritma setelah diterapkan dan menggunakan bahasa pemrograman untuk mengimplementasikan algoritma yang dipilih serta dieksekusi dengan komputer.
Baca juga : Belajar Data Science: Pahami Penggunaan Machine Learning pada Python
Gunakan Kode Voucher "DQTRIAL", dan simak informasi di bawah ini mendapatkan 30 Hari FREE TRIAL:
Berikut adalah beberapa algoritma pengurutan yang populer dalam Python:
Bubble Sort adalah algoritma sederhana yang membandingkan setiap pasangan elemen dan menukarnya jika mereka dalam urutan yang salah. Proses ini diulang hingga tidak ada lagi pertukaran yang diperlukan.
Selection Sort bekerja dengan membagi array menjadi dua bagian: bagian terurut dan tidak terurut. Pada setiap iterasi, elemen terkecil dari bagian tidak terurut dipilih dan dipindahkan ke bagian terurut.
Insertion Sort membangun array terurut satu per satu dengan mengambil elemen dari bagian tidak terurut dan menyisipkannya ke posisi yang tepat dalam bagian terurut.
Merge Sort adalah algoritma pengurutan berbasis pembagian dan penaklukan. Array dibagi menjadi dua bagian, diurutkan secara rekursif, dan kemudian digabungkan kembali.
Quick Sort juga menggunakan pendekatan pembagian dan penaklukan. Elemen pivot dipilih, dan array dibagi menjadi dua sub-array yang berisi elemen yang lebih kecil dan lebih besar dari pivot, yang kemudian diurutkan secara rekursif.
Tim Sort adalah algoritma pengurutan yang digunakan dalam Python dan merupakan gabungan dari Merge Sort dan Insertion Sort. Ini dirancang untuk bekerja dengan baik pada data yang sudah sebagian terurut.
Algoritma pengurutan populer dalam Python termasuk Bubble Sort, Selection Sort, Insertion Sort, Merge Sort, Quick Sort, dan Tim Sort.
Algoritma Pengenalan Python Input Dan Output
Belajar python dapat memperluas peluang pasar kerja global. Dengan belajar python yang adalah salah satu dari tiga bahasa pemrograman teratas di dunia, Anda berkesempatan memasuki dunia kerja dalam industri yang diprediksi akan menjadi paling populer ini, sehingga dapat membangun karier yang lebih baik.
Faktanya, menurut Indeks PopularitY of Programming Language (PYPL) yang dibuat dengan menganalisis frekuensi tutorial bahasa yang dicari di Google, python adalah bahasa pemrograman paling populer di seluruh dunia. Jadi, jika Anda ingin berkarier di negara lain, seperti Swiss atau Australia, belajar python akan membantu Anda memiliki peluang bagus untuk mendapatkan pekerjaan di sana. Di mana pun Anda ingin bekerja, menambahkan python ke dalam daftar keahlian Anda bisa menjadi “tiket” bekerja ke mana saja.
Multilayer Perceptron (MLP)
MLP adalah algoritma deep learning paling dasar dan juga salah satu teknik deep learning tertua. Algoritma ini digunakan oleh situs media sosial (Instagram, Facebook) untuk mengkompres data gambar. Itu secara signifikan membantu memuat gambar bahkan jika kekuatan jaringan tidak terlalu kuat. Aplikasi lain termasuk Digunakan dalam pengenalan gambar dan ucapan, kompresi data, dan juga untuk masalah klasifikasi.
Jika Sahabat DQ seorang pemula dalam pembelajaran mendalam dan baru saja mulai menjelajahinya, kami sarankan Sahabat DQ memulai dengan MLP. MLP dapat disebut sebagai bentuk jaringan syaraf Feedforward. Cara kerja MLP sama dengan yang kita bahas di atas dalam contoh data MNIST kita. Lapisan pertama mengambil input, dan yang terakhir menghasilkan output berdasarkan lapisan tersembunyi.
Setiap node terhubung ke setiap node pada lapisan berikutnya, sehingga informasi terus-menerus diumpankan antara beberapa lapisan, itulah sebabnya disebut sebagai jaringan feed-forward. Setiap lapisan tersembunyi diberi makan dengan beberapa bobot (nilai yang ditetapkan secara acak). Kombinasi bobot dan input dipasok ke fungsi aktivasi yang diteruskan lebih jauh ke lapisan berikutnya untuk menentukan output.
Jika kami tidak mencapai output yang diharapkan, kami menghitung kerugian (kesalahan) dan kami melacak kembali untuk memperbarui bobot. Ini merupakan proses berulang sampai diperoleh keluaran yang diprediksi (trial and error). Sangat penting dalam melatih model pembelajaran mendalam, karena bobot yang benar akan menentukan hasil akhir Sahabat DQ.
Baca juga : Yuk Kenali Macam-Macam Algoritma Machine Learning!
Perbandingan dengan Algoritma Pengurutan Lain
Untuk memahami posisi Selection Sort dalam konteks algoritma pengurutan lainnya, mari kita bandingkan dengan beberapa algoritma pengurutan yang umum digunakan:
Berikut ini implementasi algoritma selection sort dalam Bahasa pemrograman Python:
Kalian pasti pernah bahkan sering menjumpai berbagai jenis data khususnya data angka yang berantakan. Atau bahkan juga bingung bagaimana caranya mengurutkan data numerik dengan bahasa pemrograman. Tenang saja, algoritma sorting adalah jawabannya. Secara singkatnya sorting adalah metode untuk pengurutan data.
Secara garis besarnya, Sorting (Pengurutan) adalah suatu proses penyusunan kembali kumpulan objek menggunakan tata aturan tertentu. Sorting disebut juga sebagai suatu algoritma untuk meletakkan kumpulan elemen data ke dalam urutan tertentu berdasarkan satu atau beberapa kunci dalam tiap-tiap elemen. Pengurutan atau sorting merupakan proses dasar yang ada dalam sebuah algoritma dan struktur data. Penggunaan algoritma sorting dapat pula diaplikasikan pada algoritma Python.
Tujuan utama dari proses pengurutan atau sorting adalah untuk mengurutkan data berdasarkan keinginan baik itu dari yang terendah maupun yang tertinggi, sehingga data yang dihasilkan akan lebih terstruktur, teratur dan sesuai dengan kebutuhan.
Terdapat beberapa algoritma python yang cukup populer dalam mengurutkan data. Seperti misalnya insertion sort, selection sort, merge sort, heap sort, quick sort, bubble sort, shell sort, comb sort, counting sort, bucket sort, radix sort.
Tentunya pengaplikasian algoritma sorting pada algoritma python memiliki banyak keuntungannya. Hal yang paling utama dalam penggunaannya yakni untuk mempersingkat dalam penggunaan waktu dalam pembuatan proses program, karena jika saja tidak menggunakan sorting, bisa anda bayangkan kembali jika data yang anda buat lebih dari ratusan hingga ribuan, akankah anda akan mengurutkan data satu persatu hingga kesekian.
Dengan demikian, penggunaan algoritma sorting ini sangat memudahkan pengguna dan efisien untuk melakukan pengurutan data. Terlebih jika sewaktu-waktu ada beberapa kesalahan dalam metode penyortingan sangat mudah untuk mengubah proses pengurutannya karena metode sorting ini hanya menggunakan mungkin saja satu rumus utama yang digunakan untuk semua data.
Pada artikel DQLab kali ini, kita akan membahas mengenai algoritma sorting dengan menggunakan Python. Artikel ini khusus dibuat teruntuk kalian para data lovers di bidang data untuk mengetahui penerapan algoritma sorting khususnya pada Python. Jadi, pastikan simak baik-baik, stay tune and keep scrolling on this article guys!
Algoritma bubble sort cukup populer dan sederhana. Proses pada bubble sort dilakukan dengan pertukaran data di sebelahnya secara terus menerus hingga dalam suatu iterasi tertentu tidak ada lagi perubahan atau pertukaran. Algoritma bubble sort termasuk ke dalam kategori algoritma comparison sort, karena menggunakan perbandingan pada operasi antar elemen nya.
Analogi algoritma bubble sort :
Bandingkan nilai pada data ke satu dengan data ke dua
Apabila nilai data ke satu lebih besar dari data ke dua maka tukar posisinya
Kemudian data yang lebih besar tersebut dibandingkan lagi dengan data ketiga
Apabila data ke tiga lebih kecil dari data ke dua maka tukar posisinya
Dan begitu seterusnya hingga semua data yang ada menjadi terurut
Baca juga : 3 Jenis Algoritma Machine Learning yang Dapat Digunakan di Dunia Perbankan
Algoritma selection sort merupakan pengurutan dengan konsep memilih elemen dengan nilai paling rendah dan menukar elemen tersebut dengan elemen ke i. Nilai dari i dimulai dari 1 ke n, yang dimana n merupakan jumlah total elemen dikurangi satu.
Analogi algoritma selection sort :
Memulai pengecekan data dari data ke 1 hingga data ke n.
Menentukan bilangan dengan index terkecil dari data pada bilangan tersebut.
Menukar bilangan index terkecil dengan bilangan pertama.
Begitu seterusnya hingga data berhasil diurutkan semuanya.
Baca juga : Belajar Data Science: Pahami Penggunaan Machine Learning pada Python
Algoritma insertion sort merupakan suatu metode pengurutan data dengan melakukan penempatan setiap elemen data pada posisinya dengan membandingkan dengan data-data yang telah ada. Prinsip dari insertion sort adalah dengan membagi data yang akan diurutkan menjadi dua kelompok, satu kelompok yang belum diurutkan dan yang satunya lagi sudah diurutkan, Elemen yang pertama diambil dari kelompok list yang belum diurutkan dan kemudian ditempatkan sesuai posisinya pada bagian lain yang belum diurutkan.
Analogi Algoritma insertion sort
Membandingkan data kedua dengan data kesatu
Apabila data ke dua lebih kecil maka tukar posisinya
Data ketiga dibandingkan dengan data kesatu dan kedua
Apabila data ketiga lebih kecil tukar lagi posisinya
Data keempat dibandingkan dengan data ketiga hingga kesatu
Apabila data keempat lebih kecil dari ketiga maka letakkan data keempat ke posisi paling depan
Begitu seterusnya hingga tidak ada lagi data yang dapat dipindahkan.
Gunakan Kode Voucher "DQTRIAL", dan simak informasi di bawah ini mendapatkan 30 Hari FREE TRIAL:
Buku ini merupakan buku ajar Algoritma Pemrograman yang didalamnya terkandung pelajaran mengenai dasar-dasar pemrograman komputer. Bahasa pemrograman Python digunakan karena bahasa ini sangat populer dan menjadi salah satu bahasa pemrograman terbaik untuk belajar. Besar harapan buku ini dapat menjadi teman belajar mahasiswa sehingga dapat menguasai dasar-dasar pemrograman komputer. Buku ini dimulai dari pengantar Algoritma yang disertai dengan materi penunjang yaitu perangkat lunak flowgorithm. Selanjutnya, pengguna buku ini akan diperkenalkan pada struktur Algoritma yang nantinya digunakan sebagai dasar terkait implementasinya pada Bahasa pemrograman Python. Sehingga selain teori, pengguna buku juga dapat langsung mempraktikkannya. Materi lain pada buku ini mencakup Bahasa pemrograman Python, komponen dasar pemrograman, Percabangan, Pengulangan, Array, List, Tuple, Dictionary serta subrutin baik menggunakan prosedur maupun fungsi.
Algoritma Python merupakan bahasa pemrograman yang sangat populer. Bahasa pemrograman ini dibuat oleh Guido van Rossum dan dikenalkan sejak tahun 1991. Jika kamu tertarik mempelajari Python, sebaiknya kamu harus memahami dulu apa itu Python dan bagaimana kerjanya. Beberapa hal yang dapat dilakukan oleh Python seperti, membangun server ketika ingin membuat website, atau ketika kamu ingin membaca dan memodifikasi sebuah dataset di dalam sebuah pembangunan sistem database, dan atau Python dapat digunakan saat mengolah big data dan menjalankan algoritma matematika yang cukup kompleks.
Pada artikel ini, agar lebih mengenal Python DQLab akan berbagi pengetahuan mengenai bagaimana menggunakan Numpy untuk memanipulasi Array pada Python. Secara spesifik, pada artikel ini akan dijelaskan tutorial dasar yang dapat sahabat data sekalian terapkan menggunakan Numpy pada array. Dengan memahami metode numpy array tersebut, sahabat data akan memiliki dasar yang lebih baik dalam melakukan data processing kedepannya. Penasaran apa saja sebenarnya yang dapat dilakukan Python dengan metode-metode tersebut? Yuk simak penjelasan berikut!
Di mana tempat belajar python untuk Data Science?
Struktur Data Non Primitif
Berbeda dengan data primitif, tipe data non primitif tidak hanya menyimpan nilai, tapi juga sekumpulan nilai dalam format yang berbeda-beda. Beberapa variabel pada struktur data non primitif adalah list, tuple, dictionary, dan sets. List adalah struktur data paling serbaguna pada python dan ditulis sebagai list element yang dipisahkan dengan koma dan diapit oleh tanda kurung siku. List bisa terdiri dari element homogen dan heterogen. Beberapa metode yang dapat diterapkan pada list adalah index(), append(), extended(), insert(), remove(), pop(), dan lain sebagainya. Data tuple mirip dengan list tetapi elemennya tidak bisa diubah. Perbedaan lain antara tuple dan list adalah tuple ditulis didalam kurung bukan kurung siku. Setelah elemen didefinisikan dalam tuple, maka elemen ini tidak dapat dihapus, dipindah, maupun diedit sehingga nilai yang telah didefinisikan tidak dapat dimanipulasi maupun diganti. Data dictionary terdiri dari pasangan "value-key". "key" mengidentifikasi item, dan "value" menyimpan nilai item yang akan dipisahkan oleh tanda titik dua. Item dipisahkan dengan koma dan diapit tanda kurung kurawal. "key" tidak bisa diubah sedangkan "value" dapat berupa tipe data jenis apapun. Sets adalah kumpulan elemen unik yang tidak berurutan. Seperti list, sets dapat diubah dan ditulis di dalam tanda kurung siku namun tidak boleh ada angka yang nilainya sama.
Ketika program tersebut dijalankan, berikut ini hasil outputnya:
Yuk Mulai Belajar Menjadi Data Scientist Bersama DQLab!
Gunakan Kode Voucher "DQTRIAL", dan simak informasi di bawah ini mendapatkan 30 Hari FREE TRIAL:
Buat Akun Gratis dengan Signup di DQLab.id/signup
Buka academy.dqlab.id dan pilih menu redeem voucher
Redeem voucher "DQTRIAL" dan check menu my profile untuk melihat masa subscription yang sudah terakumulasi.
Selamat, akun kamu sudah terupgrade, dan kamu bisa mulai Belajar Data Science GRATIS 1 bulan.
Penulis : Salsabila Miftah
Editor : Annissa Widya Davita
