Matplotlib में मूल बिंदु (0,0) को ग्राफ के निचले बाएं कोने में दिखाने के लिए xlim() और ylim() मेथड्स का उपयोग करें।
चरण
- फिगर आकार सेट करें और पैडिंग समायोजित करें
xऔरyके लिए डेटा बिंदुओं की सूची बनाएंxऔरyडेटा बिंदु प्लॉट करेंxlim()औरylim()से एक्सिस स्केल सेट करें (0 से शुरू)plt.show()से प्रदर्शित करें
उदाहरण
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.00, 3.50]
plt.rcParams["figure.autolayout"] = True
x = np.array([0, 1, 3, 2, 1, 5])
y = np.array([0, 2, 4, 4, 3, 3])
plt.plot(x, y, 'o-', linewidth=2, markersize=8)
# (0,0) को निचले बाएं कोने में सुनिश्चित करें
plt.xlim([0, max(x) + 0.5])
plt.ylim([0, max(y) + 0.5])
plt.grid(True, alpha=0.3)
plt.xlabel('X')
plt.ylabel('Y')
plt.title('मूल बिंदु (0,0) निचले बाएं कोने में')
plt.show()
आउटपुट
लाइन प्लॉट जहां X और Y अक्ष दोनों 0 से शुरू होते हैं, (0,0) निचले बाएं कोने पर दिखाई देता है।
मुख्य बिंदु
xlim([0, ...])औरylim([0, ...])अक्ष को 0 से शुरू करते हैंmax(x) + 0.5डेटा से थोड़ा आगे पैडिंग देता है- यह केवल तभी काम करता है जब सभी डेटा ≥ 0 हो
ऋणात्मक डेटा के लिए
# यदि डेटा में ऋणात्मक मान हों, तो 0 को केंद्र/दृश्यमान रखें
plt.axhline(y=0, color='k', linewidth=0.5)
plt.axvline(x=0, color='k', linewidth=0.5)
plt.xlim(min(x) - 0.5, max(x) + 0.5)
plt.ylim(min(y) - 0.5, max(y) + 0.5)
समान अनुपात (Aspect Ratio)
# समान स्केलिंग: 1 यूनिट X = 1 यूनिट Y
plt.axis('equal')
# या
ax.set_aspect('equal', adjustable='box')
उपयोग के मामले
भौतिकी/इंजीनियरिंग प्लॉट्स, निर्देशांक ज्यामिति, वेक्टर डायग्राम जहां मूल बिंदु महत्वपूर्ण है।
