Description

Beberapa tujuan utama dari data visualization:

1.  Membantu Pemahaman Data: Visualisasi data membantu mengungkapkan pola, hubungan, dan tren yang mungkin sulit atau tidak terlihat dengan melihat data mentah. Ini membantu dalam pemahaman yang lebih baik tentang data dan pengambilan keputusan yang lebih informasional.
2. Mempermudah Komunikasi: Data visualization memberikan cara yang lebih jelas dan efektif untuk berbagi informasi dengan orang lain. Grafik dan diagram yang menarik memungkinkan komunikasi yang lebih baik dan dapat digunakan untuk menyajikan argumen, laporan, dan presentasi dengan cara yang lebih persuasif.
3. Identifikasi Masalah dan Peluang: Visualisasi data dapat membantu mengidentifikasi masalah atau peluang yang mungkin tersembunyi dalam data. Dengan memvisualisasikan data secara efektif, pola aneh atau anomali dapat dengan cepat ditemukan, dan kesempatan baru dapat terlihat.

Dalam kasus ini, kami memberikan nama HTML untuk warna. Enam karakter di mana dua karakter pertama mewakili jumlah merah dalam warna, dua berikutnya jumlah hijau, dan dua terakhir jumlah biru. Anda dapat menemukan banyak tabel dan pemilih untuk ini dengan menelusuri 'kode warna html' .

mport matplotlib.pyplot as plt

flavors = ('Chocolate', 'Vanilla', 'Pistachio', 'Mango', 'Strawberry')

votes = (12, 11, 4, 8, 7)

colors = ('#8B4513', '#FFF8DC', '#93C572', '#E67F0D', '#D53032')

plt.pie(

    votes,

    labels=flavors,

    autopct='%1.1f%%',

    colors=colors,

)

plt.show()