Computer >> कंप्यूटर ट्यूटोरियल >  >> प्रोग्रामिंग >> Python

Matplotlib में फिगर के नीचे शीर्षक कैसे रखें?


Matplotlib में फिगर के नीचे लाइन शीर्षक रखने के लिए, हम निम्न चरण अपना सकते हैं:

  • फिगर साइज सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच और आसपास पैडिंग एडजस्ट करें।
  • एक वेरिएबल, N, इनिशियलाइज़ करें ताकि सैंपल डेटा की संख्या प्राप्त हो सके।
  • scatter() मेथड का उपयोग करके x और y डेटा पॉइंट्स प्लॉट करें।
  • Matplotlib में फिगर के नीचे शीर्षक सेट करें, y=-0.01 के साथ।
  • फिगर डिस्प्ले करने के लिए show() मेथड का उपयोग करें।

उदाहरण

import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt

plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50]
plt.rcParams["figure.autolayout"] = True

N = 100
x = np.random.rand(N)
y = np.random.rand(N)
plt.scatter(x, y, c=x, s=x*100+1, cmap="plasma")
plt.title('Scatter plot', y=-0.01)
plt.show()

आउटपुट

Matplotlib में फिगर के नीचे शीर्षक कैसे रखें?

  1. Python/Matplotlib में इक्वल एस्पेक्ट फिगर के कोने में टेक्स्ट कैसे रखें? Python/Matplotlib में इक्वल एस्पेक्ट फिगर के कोने में टेक्स्ट कैसे रखें?

    Matplotlib में इक्वल एस्पेक्ट फिगर के कोने में टेक्स्ट रखने के लिए निम्नलिखित चरणों का पालन करें: चरण फिगर का आकार सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच पैडिंग एडजस्ट करें। subplots() मेथड का उपयोग करके फिगर और सबप्लॉट्स का सेट बनाएं। NumPy का उपयोग करके x डेटा पॉइंट्स बनाएं। plot() मेथड का उपयोग करके x को

  1. Matplotlib में Parula कलरमैप कैसे बनाएं? Matplotlib में Parula कलरमैप कैसे बनाएं?

    Matplotlib में Parula कलरमैप बनाने के लिए निम्नलिखित चरणों का पालन करें: चरण फिगर का आकार सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच पैडिंग एडजस्ट करें। NumPy का उपयोग करके कलरमैप डेटा बनाएं। रंगों की लिस्ट से LinearSegmentedColormap बनाएं। Viscum कलरमैप्स विश्लेषण करने और नए कलरमैप्स बनाने का एक छोटा टूल है। ड

  1. Matplotlib फिगर के मार्जिन्स कैसे सेट करें? Matplotlib फिगर के मार्जिन्स कैसे सेट करें?

    Matplotlib फिगर के मार्जिन्स सेट करने के लिए margins() मेथड का उपयोग करें। चरण फिगर का आकार सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच पैडिंग एडजस्ट करें। NumPy का उपयोग करके t और y डेटा पॉइंट्स बनाएं। इंडेक्स 1 पर करंट फिगर में सबप्लॉट जोड़ें। plot() मेथड का उपयोग करके t और y डेटा पॉइंट्स प्लॉट करें। प्लॉट का