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बार ग्राफ में सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण अंतर दर्शाना (Matplotlib)


बार ग्राफ में सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण अंतर दर्शाने के लिए, हम निम्नलिखित चरण अपना सकते हैं:

  • फिगर का आकार सेट करें और सबप्लॉट के बीच और आसपास पैडिंग समायोजित करें।
  • means, std, index, width और labels डेटा पॉइंट्स बनाएं।
  • subplots() मेथड का उपयोग करके एक फिगर और सबप्लॉट का सेट बनाएं।
  • bar() मेथड का उपयोग करके बार प्लॉट बनाएं।
  • Y बनाम X को लाइन्स और/या मार्कर्स के रूप में प्लॉट करें जिसमें एररबार संलग्न हों। Y-एक्सिस को स्केल करें।
  • X-एक्सिस के वर्तमान टिक लोकेशन और लेबल प्राप्त करें या सेट करें।
  • फिगर प्रदर्शित 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

means = (5, 15, 30, 40)
std = (2, 3, 4, 5)
index = np.arange(4)
width = 0.7
labels = ('A', 'B', 'C', 'D')

fig, ax = plt.subplots()
ax.p1 = plt.bar(index, means, width=width, color="red", linewidth=2, zorder=5, alpha=0.5)
ax.errs = plt.errorbar(index, means, yerr=std)
plt.ylim(ymax=60)
plt.xticks(index, labels, color='k')
plt.show()

आउटपुट

बार ग्राफ में सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण अंतर दर्शाना (Matplotlib)


  1. Matplotlib का उपयोग करके बार ग्राफ के लिए Y-एक्सिस लिमिट्स ऑटोमैटिकली सेट करना Matplotlib का उपयोग करके बार ग्राफ के लिए Y-एक्सिस लिमिट्स ऑटोमैटिकली सेट करना

    Y-एक्सिस लिमिट सेट करने के लिए ylim() मेथड का उपयोग करें और अधिकतम और न्यूनतम लिमिट मान डालें। चरण फिगर का आकार सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच पैडिंग एडजस्ट करें। डेटा पॉइंट्स के लिए दो लिस्ट्स बनाएं। Y-एक्सिस के लिए max और min मानों के लिए दो वेरिएबल बनाएं। Y-एक्सिस रेंज लिमिट करने के लिए ylim() मे

  1. Matplotlib में plt.show और cv2.imshow में क्या अंतर है? Matplotlib में plt.show और cv2.imshow में क्या अंतर है?

    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 में हैच लाइनविड्थ कैसे बदलें? Matplotlib में हैच लाइनविड्थ कैसे बदलें?

    हैच पैटर्न की लाइनविड्थ बदलने के लिए plt.rcParams[hatch.linewidth] सेट करें। चरण फिगर साइज़ और ऑटोलेआउट सेट करें। x, y = sin(x) डेटा जनरेट करें। plt.rcParams[hatch.linewidth] = 1 सेट करें। plt.scatter() में marker=s, hatch=/, linewidth=0.05 से स्क्वायर मार्कर्स प्लॉट करें। plt.show() से दिखाएं। उद