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

Matplotlib में 2D हिस्टोग्राम कैसे प्लॉट करें?

2D हिस्टोग्राम 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 x और y डेटा पॉइंट्स बनाएं।
  • एक फिगर और सबप्लॉट्स का सेट बनाएं।
  • hist2d() मेथड का उपयोग करके x और y प्लॉट करें।
  • प्लॉट का शीर्षक सेट करें।
  • 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

x = 2 * np.random.randn(5000)
y = x + np.random.randn(5000)
fig, ax = plt.subplots()
_ = ax.hist2d(x[::10], y[::10])
ax.set_title('2D Histogram')
plt.show()

आउटपुट

आयताकार बिन्स वाला 2D हिस्टोग्राम बनेगा जहां रंग प्रत्येक बिन में पॉइंट्स की संख्या दर्शाता है।

  1. Matplotlib में 3D एक्सिस पर पॉइंट कैसे प्लॉट करें? Matplotlib में 3D एक्सिस पर पॉइंट कैसे प्लॉट करें?

    Matplotlib में 3D एक्सिस पर पॉइंट प्लॉट करने के लिए निम्नलिखित चरणों का पालन करें: चरण फिगर का आकार सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच पैडिंग एडजस्ट करें। figure() मेथड का उपयोग करके नया फिगर बनाएं या मौजूदा फिगर एक्टिवेट करें। 3D प्रोजेक्शन के साथ सबप्लॉट अरेंजमेंट के हिस्से के रूप में फिगर में एक्सिस

  1. Matplotlib हिस्टोग्राम प्लॉट में लेबल्स को सेंटर में कैसे करें? Matplotlib हिस्टोग्राम प्लॉट में लेबल्स को सेंटर में कैसे करें?

    हिस्टोग्राम बार्स के सेंटर पर टिक लेबल्स रखने के लिए प्रत्येक पैच का मिडपॉइंट कैलकुलेट करके xticks() में पास करें। चरण फिगर साइज़ और ऑटोलेआउट सेट करें। रैंडम नॉर्मल डेटा और बिन्स काउंट सेट करें। plt.hist() से हिस्टोग्राम बनाएं (n, bins, patches रिटर्न)। प्रत्येक पैच के लिए (patch._x0 + patch._x1)/2

  1. Python Matplotlib का उपयोग करके 3D ग्राफ़ कैसे प्लॉट करें? Python Matplotlib का उपयोग करके 3D ग्राफ़ कैसे प्लॉट करें?

    Python का उपयोग करके 3D ग्राफ़ प्लॉट करने के लिए, हम निम्नलिखित चरण अपना सकते हैं: figure() मेथड का उपयोग करके नया फिगर बनाएं या मौजूदा फिगर सक्रिय करें। 3D एक्सिस ऑब्जेक्ट प्राप्त करें। डेटा पॉइंट्स के लिए x, y, और z लिस्ट बनाएं। scatter3D() मेथड का उपयोग करके x, y, और z डेटा पॉइंट्स के सा