मैटप्लॉट्लिब में रग प्लॉट कैसे बनाएं?

रग प्लॉट का उपयोग डेटा के वितरण को विज़ुअलाइज़ करने के लिए किया जाता है। यह एक सिंगल वेरिएबल के लिए डेटा का प्लॉट है, जिसे एक्सिस के साथ मार्क्स के रूप में डिस्प्ले किया जाता है। मैटप्लॉट्लिब में रग प्लॉट बनाने के लिए, हम निम्न चरणों का पालन कर सकते हैं:

फिगर का आकार सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच और आसपास पैडिंग एडजस्ट करें।
नम्पी का उपयोग करके x डेटा पॉइंट्स बनाएं।
गाउसियन कर्नेल का उपयोग करके कर्नेल-डेंसिटी अनुमान का प्रतिनिधित्व जोड़ें, kde1 और kde2।
figure() मेथड का उपयोग करके एक नया फिगर बनाएं या मौजूदा फिगर को एक्टिवेट करें।
सबप्लॉट व्यवस्था के हिस्से के रूप में फिगर में 'ax1' जोड़ें।
marker_size=20 के साथ एक रग प्लॉट बनाएं।
plot() मेथड का उपयोग करके x_eval, kde1(x_eval) और kde2(x_eval) डेटा पॉइंट्स प्लॉट करें।
प्लॉट पर एक लीजेंड रखें।
फिगर डिस्प्ले करने के लिए show() मेथड का उपयोग करें।

उदाहरण

import numpy as np
from scipy import stats
import matplotlib.pyplot as plt

plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.00, 3.50]
plt.rcParams["figure.autolayout"] = True

x = np.array([-6, -4, 2, 1, 4], dtype=np.float)
kde1 = stats.gaussian_kde(x)
kde2 = stats.gaussian_kde(x, bw_method='silverman')

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
ax.plot(x, np.zeros(x.shape), 'b+', ms=20)

x_eval = np.linspace(-5, 5, num=10)
ax.plot(x_eval, kde1(x_eval), 'k-', label="Scott's Rule")
ax.plot(x_eval, kde2(x_eval), 'r-', label="Silverman's Rule")

plt.legend(loc='upper right')
plt.show()

आउटपुट

यह निम्न आउटपुट उत्पन्न करेगा:

मैटप्लॉट्लिब में रग प्लॉट कैसे बनाएं?