Computer >> कंप्यूटर >  >> प्रोग्रामिंग >> Python

Matplotlib का उपयोग करके पायथन में वक्र और X-अक्ष के बीच के क्षेत्र को भरना

Matplotlib का उपयोग करके Python में एक वक्र और X-अक्ष के बीच के क्षेत्र को भरने के लिए, हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं

कदम

  • फिगर साइज सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच और आसपास पैडिंग को एडजस्ट करें।

  • बनाएं x और y डेटा अंक numpy का उपयोग कर रहे हैं।

  • x . को प्लॉट करें और y साजिश () . का उपयोग करके डेटा बिंदु विधि।

  • fill_between() . का उपयोग करके वक्र और X-अक्ष के बीच के क्षेत्र को भरें विधि।

  • आकृति प्रदर्शित करने के लिए, दिखाएँ () . का उपयोग करें विधि।

उदाहरण

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# Set the figure size
plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.00, 3.50]
plt.rcParams["figure.autolayout"] = True

# Create x and y data points
x = np.linspace(-5, 5, 100)
y = np.sin(x)

# Plot the x and y data points
plt.plot(x, y)

# Fill the region with color
plt.fill_between(x, 0, y, color='orange')

# Display the plot
plt.show()

आउटपुट

यह निम्नलिखित आउटपुट देगा -

Matplotlib का उपयोग करके पायथन में वक्र और X-अक्ष के बीच के क्षेत्र को भरना


  1. Matplotlib का उपयोग करके एक्स-अक्ष के तहत फुटनोट कैसे जोड़ें?

    Matplotlib का उपयोग करके X-अक्ष के नीचे फ़ुटनोट जोड़ने के लिए, हम figtext() . का उपयोग कर सकते हैं और पाठ () विधि। कदम आकृति का आकार सेट करें और सबप्लॉट के बीच और आसपास पैडिंग समायोजित करें। numpy का उपयोग करके x और y डेटा बिंदु बनाएं। numpy का उपयोग करके x और y डेटा बिंदुओं को प्लॉट करें। फुटनोट ल

  1. Python और Matplotlib का उपयोग करके 3D स्कैटर प्लॉट पर अल्फा मान को नियंत्रित करना

    Python और Matplotlib का उपयोग करके 3D स्कैटर प्लॉट पर अल्फा मान को नियंत्रित करने के लिए, हम facecolor और edgecolors मान सेट कर सकते हैं। आकृति का आकार सेट करें और सबप्लॉट के बीच और आसपास पैडिंग समायोजित करें। एक नया आंकड़ा बनाएं या आंकड़ा () . का उपयोग करके मौजूदा आंकड़े को सक्रिय करें विधि। एक ~.

  1. पायथन के Matplotlib के साथ एक्स-अक्ष पर प्लॉटिंग तिथियां

    पंडों का उपयोग करके, हम एक डेटाफ़्रेम बना सकते हैं और डेटाटाइम के लिए इंडेक्स सेट कर सकते हैं। gcf().autofmt_xdate() का उपयोग करके, हम दिनांक को X-अक्ष पर समायोजित करेंगे। कदम date_time की सूची बनाएं और pd.to_datetime() का उपयोग करके date_time में उसमें कनवर्ट करें। डेटा पर विचार करें =[1, 2,