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Matplotlib में Matlab के surf(x,y,z,c) के समकक्ष क्या है?


आइए एक उदाहरण देखें कि Matplotlib में MatLab के surf(x,y,z,c) का वही प्रभाव कैसे प्राप्त करें।

चरण

  • फिगर साइज सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच और आसपास पैडिंग एडजस्ट करें।
  • एक नया फिगर बनाएं या मौजूदा फिगर को एक्टिवेट करें।
  • सबप्लॉट व्यवस्था के हिस्से के रूप में फिगर में एक 'ax' जोड़ें।
  • Numpy का उपयोग करके r, u, v, x, y और z डेटा पॉइंट्स बनाएं।
  • सरफेस प्लॉट बनाएं।
  • फिगर डिस्प्ले करने के लिए show() मेथड का उपयोग करें।

उदाहरण

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

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

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(projection='3d')

r = 0.05
u, v = np.mgrid[0:2 * np.pi:30j, 0:np.pi:20j]
x = np.cos(u) * np.sin(v)
y = np.sin(u) * np.sin(v)
z = np.cos(v)

ax.plot_surface(x, y, z, cmap=plt.cm.YlGnBu_r)
plt.show()

आउटपुट

Matplotlib में Matlab के surf(x,y,z,c) के समकक्ष क्या है?

  1. matplotlib और matplotlib.pyplot इम्पोर्ट करने में क्या अंतर है? matplotlib और matplotlib.pyplot इम्पोर्ट करने में क्या अंतर है?

    जब हम matplotlib इम्पोर्ट करते हैं, तो हम इसकी सभी लाइब्रेरीज़ इम्पोर्ट कर रहे होते हैं, जबकि matplotlib.pyplot इम्पोर्ट करने से केवल pyplot की प्रॉपर्टीज़ इम्पोर्ट होती हैं। चरण matplotlib.pyplot को plt के रूप में इम्पोर्ट करें फिगर साइज सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच और आसपास पैडिंग एडजस्ट करें।

  1. Matplotlib.pyplot और Matplotlib.figure में क्या अंतर है? Matplotlib.pyplot और Matplotlib.figure में क्या अंतर है?

    matplotlib.pyplotmatplotlib.pyplot फंक्शन्स का एक कलेक्शन है जो matplotlib को MATLAB की तरह काम करने देता है। प्रत्येक pyplot फंक्शन फिगर में कुछ बदलाव करता है: जैसे फिगर बनाना, फिगर में प्लॉटिंग एरिया बनाना, प्लॉटिंग एरिया में कुछ लाइन्स प्लॉट करना, लेबल्स के साथ प्लॉट को सजाना, आदि।matplotlib.pypl

  1. Matplotlib में set_xlim और set_xbound में क्या अंतर है? Matplotlib में set_xlim और set_xbound में क्या अंतर है?

    set_xlim - X-अक्ष व्यू लिमिट्स सेट करें। set_xbound - X-अक्ष की निचली और ऊपरी न्यूमेरिकल बाउंड्स सेट करें। xlim और xbound सेट करने के लिए, हम निम्नलिखित चरण अपना सकते हैं: subplots(2) का उपयोग करके फिगर और सबप्लॉट्स का सेट बना सकते हैं। यहां हम 2 सबप्लॉट्स बना रहे हैं। NumPy का उपयोग करके x और