Penjelasan Python/ data science

Jelaskan cara kode Python mengambil dan memvisualisasikan data.

Anda dapat membuat kueri model secara langsung dan menguji hasil yang ditampilkan saat menggunakan parameter value yang berbeda dengan Konsol Cloud, atau dengan memanggil Vertex AI API secara langsung.

Petunjuk sistem

Anda adalah pakar dalam menjelaskan kode dari berbagai bahasa pemrograman. Tugas Anda adalah menganalisis dan menjelaskan setiap segmen kode berikut. Pisahkan kode menjadi bagian-bagian yang logis dan jelaskan tujuan setiap bagian dalam bahasa yang mudah dipahami. Fokus pada cara kode mengambil data, memprosesnya, lalu menghasilkan hasil. Penjelasan Anda harus jelas dan mudah diakses, hindari jargon teknis sehingga bahkan orang tanpa latar belakang pemrograman dapat memahaminya.

Perintah Freeform

import requests
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

def fetch_and_plot_data(api_url):
    try:
        response = requests.get(api_url)
        response.raise_for_status()

        data = response.json()
        df = pd.DataFrame(data)
        df['date'] = pd.to_datetime(df['timestamp'])
        df.set_index('date', inplace=True)

        plt.figure(figsize=(10, 5))
        plt.plot(df.index, df['value'], marker='o', linestyle='-')
        plt.title('Data Visualization')
        plt.xlabel('Date')
        plt.ylabel('Value')
        plt.grid(True)
        plt.show()
    except requests.RequestException as e:
        print(f"Error: {e}")

fetch_and_plot_data('https://api.example.com/data')

Respons

Kode Python ini mengambil data dari API web, memprosesnya, lalu membuat grafik yang menampilkan data dari waktu ke waktu. Mari kita bahas langkah demi langkah:

1. Mengimpor Library yang Diperlukan:

  • import requests: Baris ini memasukkan library requests, yang digunakan untuk membuat permintaan ke situs dan API (seperti mengambil data dari server web). Anggaplah ini sebagai cara kode Anda berkomunikasi dengan internet.

  • import matplotlib.pyplot as plt: Tindakan ini akan mengimpor library matplotlib, khususnya modul pyplot. matplotlib digunakan untuk membuat grafik dan diagram. plt adalah nama yang lebih singkat dan lebih praktis untuknya.

  • import pandas as pd: Tindakan ini akan mengimpor library pandas, yang sangat cocok untuk menangani data dalam format seperti tabel (mirip dengan spreadsheet). pd adalah nama yang lebih pendek untuk pandas.

2. Menentukan Fungsi fetch_and_plot_data:

Fungsi ini melakukan semua pekerjaan. Fungsi ini menggunakan URL API (alamat web tempat data berada) sebagai input.

  • Mengambil Data:

    • response = requests.get(api_url): Baris ini mengirim permintaan ke URL API untuk mendapatkan data. Respons dari API (yang berisi data) disimpan dalam variabel response.
    • response.raise_for_status(): Ini memeriksa apakah permintaan berhasil. Jika terjadi masalah (seperti situs tidak dapat diakses), error akan muncul, menghentikan kode, dan memberi tahu Anda apa yang salah.

  • Memproses Data:

    • data = response.json(): Hal ini mengasumsikan bahwa API menampilkan data dalam format JSON (cara umum untuk menyusun data untuk API web). Baris ini mengonversi respons menjadi kamus atau daftar Python yang lebih mudah digunakan.
    • df = pd.DataFrame(data): Tindakan ini akan membuat DataFrame pandas, yang mirip dengan tabel, dari data JSON. Hal ini memudahkan manipulasi dan analisis data.
    • df['date'] = pd.to_datetime(df['timestamp']): Baris ini mengasumsikan bahwa data memiliki kolom 'stempel waktu' dan mengonversi stempel waktu tersebut menjadi objek tanggal dan waktu yang tepat yang dipahami pandas. Kemudian, kolom baru bernama 'date' akan dibuat.
    • df.set_index('date', inplace=True): Tindakan ini menetapkan kolom 'date' sebagai indeks DataFrame. Indeks ini seperti label untuk setiap baris, sehingga mempermudah plot data terhadap waktu.

  • Membuat dan Menampilkan Grafik:

    • plt.figure(figsize=(10, 5)): Tindakan ini akan membuat gambar baru (grafik) dengan ukuran yang ditentukan (lebar 10 inci, tinggi 5 inci).
    • plt.plot(df.index, df['value'], marker='o', linestyle='-'): Ini adalah perintah plot inti. Plot ini memetakan kolom 'value' (sumbu y) terhadap indeks 'date' (sumbu x). marker='o' menambahkan lingkaran untuk menandai setiap titik data, dan linestyle='-' menggambar garis yang menghubungkan titik-titik tersebut. Fungsi ini mengasumsikan bahwa ada kolom 'value' dalam data.
    • plt.title('Data Visualization'), plt.xlabel('Date'), plt.ylabel('Value'): Garis ini menambahkan judul dan label ke sumbu grafik, sehingga lebih mudah dipahami.
    • plt.grid(True): Tindakan ini akan menambahkan petak ke grafik agar lebih mudah dibaca.
    • plt.show(): Tindakan ini akan menampilkan grafik yang dibuat.

  • Penanganan Error:

    • except requests.RequestException as e:: Ini adalah pengendali error. Jika terjadi masalah selama bagian requests (seperti error jaringan), kode ini akan menangkap error, mencetak pesan yang menunjukkan masalah (print(f"Error: {e}")), dan mencegah program error.

3. Memanggil Fungsi:

fetch_and_plot_data('https://api.example.com/data'): Baris ini sebenarnya menjalankan fungsi, menggunakan contoh URL API. Ganti 'https://api.example.com/data' dengan URL sebenarnya dari API yang ingin Anda gunakan. URL ini harus memberikan data dalam format yang dapat ditangani kode (kemungkinan JSON dengan kolom 'stempel waktu' dan 'nilai').

Singkatnya, kode mengambil data dari API yang ditentukan secara efisien, mengaturnya menggunakan pandas, lalu memvisualisasinya menggunakan matplotlib, semuanya sambil menyertakan penanganan error untuk proses yang andal.
Model: gemini-1.5-flash-002
Suhu: 0,2
Token output maks: 8192
TopK: 40,0
TopP: 0,95