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

Matplotlib में z = f(x, y) के लिए स्मूथ 2D कलर प्लॉट कैसे बनाएं?

दो चर के फंक्शन z = f(x, y) को विज़ुअलाइज़ करने के लिए imshow() का उपयोग किया जा सकता है, जिसमें interpolation='bilinear' सेट करके स्मूथ कलर ट्रांजिशन प्राप्त होता है।

चरण

  • फिगर का आकार सेट करें और पैडिंग समायोजित करें।
  • NumPy का उपयोग करके x और y डेटा पॉइंट बनाएं।
  • f(x, y) का उपयोग करके z डेटा पॉइंट प्राप्त करें।
  • z डेटा पॉइंट्स के साथ 2D नियमित रैस्टर पर डेटा को इमेज के रूप में प्रदर्शित करें।
  • फिगर प्रदर्शित करने के लिए show() मेथड का उपयोग करें।

उदाहरण कोड

import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt

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

def f(x, y):
    return np.array([i * i + j * j for j in y for i in x]).reshape(5, 5)

x = y = np.linspace(-1, 1, 5)
z = f(x, y)

plt.imshow(z, interpolation='bilinear')
plt.show()

आउटपुट

बाइलिनियर इंटरपोलेशन के साथ स्मूथ 2D कलर प्लॉट जो z = x² + y² फंक्शन को दर्शाता है।

Matplotlib में z = f(x, y) के लिए स्मूथ 2D कलर प्लॉट कैसे बनाएं?

  1. Matplotlib में एक्सिस कैसे स्विच करें? Matplotlib में एक्सिस कैसे स्विच करें?

    Matplotlib में एक्सिस स्विच करने के लिए, हम फिगर बना सकते हैं और subplots() मेथड का उपयोग करके दो सबप्लॉट्स जोड़ सकते हैं। कर्व्स प्लॉट करें, x और y डेटा निकालें, और इन डेटा को दूसरी प्लॉट की गई कर्व में सेट करें। चरण NumPy का उपयोग करके x और y डेटा पॉइंट्स बनाएं। फिगर बनाएं और दो सबप्लॉट्स का

  1. Matplotlib में hist2d प्लॉट के लिए कलरबार कैसे जोड़ें? Matplotlib में hist2d प्लॉट के लिए कलरबार कैसे जोड़ें?

    hist2d प्लॉट के लिए कलरबार जोड़ने के लिए, हम कलरबार() मेथड के आर्गुमेंट में स्केलेबल मैपेबल ऑब्जेक्ट पास कर सकते हैं। चरण NumPy का उपयोग करके x और y डेटा पॉइंट्स बनाएं। subplots() मेथड का उपयोग करके फिगर और सबप्लॉट्स का सेट बनाएं। hist2d() मेथड का उपयोग करके 2D हिस्टोग्राम प्लॉट बनाएं। hist

  1. मैटप्लॉटलिब में लाइन प्लॉट को एनिमेट कैसे करें? मैटप्लॉटलिब में लाइन प्लॉट को एनिमेट कैसे करें?

    मैटप्लॉटलिब में लाइन प्लॉट को एनिमेट करने के लिए, हम निम्नलिखित चरण अपना सकते हैं: subplots() मेथड का उपयोग करके एक फिगर और सबप्लॉट्स का सेट बनाएं। x और y एक्सिस स्केल को सीमित करें। नम्पाई का उपयोग करके x और t डेटा पॉइंट्स बनाएं। कोऑर्डिनेट वैक्टर्स से कोऑर्डिनेट मैट्रिक्स लौटाएं, X2 और T2। plot(