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

Matplotlib में डेटा कोऑर्डिनेट्स में ड्रॉइंग एरिया के बाहर एनोटेशन कैसे लिखें?

प्लॉट एरिया के बाहर एनोटेशन रखने के लिए annotate() में xycoords=ax.get_xaxis_transform() का उपयोग करें।

चरण

  • फिगर साइज़ और ऑटोलेआउट सेट करें।
  • रैंडम स्कैटर डेटा जनरेट करें।
  • fig, ax = plt.subplots() और ax.scatter() से प्लॉट करें।
  • ax.annotate() में xy=(0.30, 1.05) और xycoords=ax.get_xaxis_transform() से बाहर टेक्स्ट रखें।
  • plt.show() से दिखाएं।

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

x = np.random.rand(100)
y = np.random.rand(100)

fig, ax = plt.subplots()
ax.scatter(x, y, c=y, marker="*", cmap="copper")

ax.annotate('Scatter points (outside the drawing)', xy=(0.30, 1.05), xycoords=ax.get_xaxis_transform())
plt.show()

आउटपुट

स्कैटर प्लॉट के ऊपर (एक्सिस के बाहर) "Scatter points (outside the drawing)" टेक्स्ट।

  1. Matplotlib का उपयोग करके X-एक्सिस पर विशिष्ट तिथियों के विरुद्ध डेटा कैसे प्लॉट करें? Matplotlib का उपयोग करके X-एक्सिस पर विशिष्ट तिथियों के विरुद्ध डेटा कैसे प्लॉट करें?

    Matplotlib का उपयोग करके X-एक्सिस पर विशिष्ट तिथियों के विरुद्ध डेटा प्लॉट करने के लिए निम्नलिखित चरणों का पालन करें: चरण फिगर का आकार सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच पैडिंग एडजस्ट करें। तिथियों की लिस्ट बनाएं और उन्हें डेटाटाइम फॉर्मेट में x के रूप में कन्वर्ट करें। y डेटा पॉइंट्स की लिस्ट बनाएं। मे

  1. Matplotlib में Parula कलरमैप कैसे बनाएं? Matplotlib में Parula कलरमैप कैसे बनाएं?

    Matplotlib में Parula कलरमैप 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 कलरमैप डेटा बनाएं। रंगों की लिस्ट से LinearSegmentedColormap बनाएं। Viscum कलरमैप्स विश्लेषण करने और नए कलरमैप्स बनाने का एक छोटा टूल है। ड

  1. Matplotlib फिगर के मार्जिन्स कैसे सेट करें? Matplotlib फिगर के मार्जिन्स कैसे सेट करें?

    Matplotlib फिगर के मार्जिन्स सेट करने के लिए margins() मेथड का उपयोग करें। चरण फिगर का आकार सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच पैडिंग एडजस्ट करें। NumPy का उपयोग करके t और y डेटा पॉइंट्स बनाएं। इंडेक्स 1 पर करंट फिगर में सबप्लॉट जोड़ें। plot() मेथड का उपयोग करके t और y डेटा पॉइंट्स प्लॉट करें। प्लॉट का