Matplotlib इम्प्लिसिट इक्वेशन प्लॉट करने की कार्यक्षमता का समर्थन नहीं करता, हालांकि, आप यहां दिखाए गए कोड जैसा कोड आज़मा सकते हैं।
चरण
- NumPy का उपयोग करके xrange और yrange डेटा पॉइंट्स बनाएं।
- meshgrid() मेथड का उपयोग करके कोऑर्डिनेट वैक्टर्स से कोऑर्डिनेट मैट्रिक्स वापस करें।
- x और y से एक इक्वेशन बनाएं।
- x, y और इक्वेशन के साथ contour() मेथड का उपयोग करके 3D कंटूर बनाएं।
- फिगर डिस्प्ले करने के लिए show() मेथड का उपयोग करें।
उदाहरण
from matplotlib import pyplot as plt
import numpy as np
plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50]
plt.rcParams["figure.autolayout"] = True
delta = 0.025
xrange = np.arange(-5.0, 20.0, delta)
yrange = np.arange(-5.0, 20.0, delta)
x, y = np.meshgrid(xrange, yrange)
equation = np.sin(x) - np.cos(y)**2
plt.contour(x, y, equation, [0])
plt.show()
आउटपुट
Matplotlib में इम्प्लिसिट इक्वेशन प्लॉट करने के लिए scipy.optimize जैसे टूल का उपयोग कर सकते हैं।
