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Matplotlib में n, bins और patches क्या हैं?


hist() मेथड Matplotlib में n, bins और patches रिटर्न करता है। Patches हिस्टोग्राम बनाने के लिए उपयोग किए जाने वाले इंडिविजुअल आर्टिस्ट्स के कंटेनर होते हैं या ऐसे कंटेनर्स की लिस्ट यदि मल्टीपल इनपुट डेटासेट हैं। Bins रेंज में समान-चौड़ाई वाले बिन्स की संख्या को परिभाषित करते हैं।

चरण

  • फिगर साइज सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच और आसपास पैडिंग एडजस्ट करें।
  • Numpy का उपयोग करके रैंडम डेटा पॉइंट्स बनाएं।
  • 100 बिन्स के साथ हिस्ट प्लॉट बनाएं।
  • आर्टिस्ट ऑब्जेक्ट पर प्रॉपर्टी सेट करें।
  • फिगर डिस्प्ले करने के लिए show() मेथड का उपयोग करें।

उदाहरण

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

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

x = np.random.normal(size=100)
n, bins, patches = plt.hist(x, bins=100)
plt.setp(patches[0], 'facecolor', 'yellow')
plt.show()

आउटपुट

Matplotlib में n, bins और patches क्या हैं?

  1. Matplotlib बैकेंड अंतर: Agg और Cairo Matplotlib बैकेंड अंतर: Agg और Cairo

    रेंडरर फाइल टाइप्स विवरण AGG PNG रास्टर ग्राफिक्स - एंटी-ग्रेन ज्योमेट्री इंजन का उपयोग करके हाई-क्वालिटी इमेजेज Cairo PNG, PS, PDF, SVG रास्टर या वेक्टर ग्राफिक्स - Cairo लाइब्रेरी का उपयोग करके चरण फिगर का आकार सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच पैडिंग एडजस्ट करें। बैकेंड नाम Agg सेट करें।

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    plt.imshow() (Matplotlib) और cv2.imshow() (OpenCV) में मुख्य अंतर कलर चैनल ऑर्डर का है: Matplotlib RGB ऑर्डर उपयोग करता है, जबकि OpenCV BGR ऑर्डर उपयोग करता है। चरण फिगर साइज़ और ऑटोलेआउट सेट करें। दो सबप्लॉट्स बनाएं (1 पंक्ति, 2 कॉलम)। पहले में cv2.imread() से इमेज पढ़ें और plt.imshow() से दिखाएं

  1. Matplotlib फिगर लीजेंड को कैसे पोजीशन और अलाइन करें? Matplotlib फिगर लीजेंड को कैसे पोजीशन और अलाइन करें?

    Matplotlib फिगर लीजेंड को पोजीशन और अलाइन करने के लिए, हम निम्नलिखित चरण अपना सकते हैं: plot() मेथड का उपयोग करके line1 और line2 प्लॉट करें। फिगर पर लीजेंड रखें। पोजीशन सेट करने के लिए bbox_to_anchor का उपयोग करें और लीजेंड एलिमेंट्स का हॉरिजॉन्टल अलाइनमेंट बनाएं। फिगर डिस्प्ले करने के लिए sh