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Matplotlib में अलग-अलग लंबाई के दो अलग-अलग सरणियों को प्लॉट करना

Matplotlib में अलग-अलग लंबाई के दो अलग-अलग सरणियों को प्लॉट करने के लिए, हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं -

  • आकृति का आकार सेट करें और सबप्लॉट के बीच और आसपास पैडिंग समायोजित करें।
  • विभिन्न सरणी लंबाई के साथ numpy का उपयोग करके y1, x1, y2 और x2 डेटा बिंदु बनाएं।
  • प्लॉट () पद्धति का उपयोग करके प्लॉट x1, y1 और x2, y2 डेटा बिंदु।
  • आंकड़ा प्रदर्शित करने के लिए, दिखाएं () . का उपयोग करें विधि।

उदाहरण

pltplt.rcParams["figure.figsize"] =[7.00, 3.50]plt.rcParams["figure.autolayout"] =Truey1 =(np.random.random(100) - 0.5).cumsum()y2 =y1.reshape(-1, 10).mean(axis=1)x1 =np.linspace(0, 1, 100)x2 =np.linspace(0, 1, 10)plt। प्लॉट(x1, y1)plt.plot(x2, y2)plt.show()

आउटपुट

यह निम्नलिखित आउटपुट का उत्पादन करेगा

Matplotlib में अलग-अलग लंबाई के दो अलग-अलग सरणियों को प्लॉट करना Matplotlib में अलग-अलग लंबाई के दो अलग-अलग सरणियों को प्लॉट करना


  1. Matplotlib में तकनीकी ड्राइंग में दूरी के तीरों को प्लॉट करना

    Matplotlib में तकनीकी ड्राइंग में दूरी तीरों को प्लॉट करने के लिए, हम एनोटेट () . का उपयोग कर सकते हैं तीर गुणों के साथ विधि। कदम फिगर साइज सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच और आसपास पैडिंग को एडजस्ट करें। axhline() . का उपयोग करके अक्ष के आर-पार एक क्षैतिज रेखा जोड़ें विधि, यानी, y=3.5. axhline

  1. Matplotlib के साथ नमूने द्वारा संभाव्यता घनत्व फ़ंक्शन प्लॉट करना

    नमूना द्वारा संभाव्यता घनत्व फ़ंक्शन को प्लॉट करने के लिए, हम x और y डेटा बिंदुओं के लिए numpy का उपयोग कर सकते हैं। कदम numpy का उपयोग करके x और p डेटा बिंदु बनाएं। प्लॉट () पद्धति का उपयोग करके x और p डेटा बिंदुओं को प्लॉट करें। एक्स-अक्ष को एक श्रेणी में स्केल करें। आकृति प्रदर्शित करने के लिए,

  1. दो सीबॉर्न lmplots को साथ-साथ कैसे प्लॉट करें (Matplotlib)?

    सीबॉर्न में साथ-साथ दो ग्राफ़ बनाने के लिए, हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं - दो ग्राफ़ बनाने के लिए, हम nrows=1, ncols=2 . का उपयोग कर सकते हैं आकृति आकार (7, 7) के साथ। कुंजियों के साथ डेटा फ़्रेम बनाएं, col1 और col2 , पंडों . का उपयोग करते हुए । काउंटप्लॉट() . का प्रयोग करें बार का उपयो