Computer >> कंप्यूटर >  >> प्रोग्रामिंग >> Python

Matplotlib में pyplot.plot () का उपयोग करके पैरामीट्रिज्ड कर्व बनाएं

pyplot.plot() . का उपयोग करके एक पैरामीट्रिज्ड कर्व बनाने के लिए , हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं -

  • फिगर साइज सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच और आसपास पैडिंग को एडजस्ट करें।

  • वैरिएबल को प्रारंभ करें N नमूनों की संख्या के लिए।

  • numpy का उपयोग करके t, r, x और y डेटा पॉइंट बनाएं।

  • एक आकृति और सबप्लॉट का एक सेट बनाएं।

  • प्लॉट () का प्रयोग करें प्लॉट करने की विधि x और y डेटा बिंदु।

  • आकृति प्रदर्शित करने के लिए, दिखाएँ () . का उपयोग करें विधि।

उदाहरण

pltplt.rcParams["figure.figsize"] =[7.00, 3.50]plt.rcParams["figure.autolayout"] =TrueN =400t =np.linspace(0, 2 * np.pi, N)r =0.5 + np.cos(t)x, y =r * np.cos(t), r * np.sin(t)fig, ax =plt.subplots()ax.plot( x, y)plt.show()

आउटपुट

Matplotlib में pyplot.plot () का उपयोग करके पैरामीट्रिज्ड कर्व बनाएं


  1. Matplotlib में pyplot.plot () का उपयोग करके एक पैरामीट्रिज्ड कर्व बनाएं

    pyplot.plot() . का उपयोग करके एक पैरामीट्रिज्ड कर्व बनाने के लिए , हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं - आकृति का आकार सेट करें और सबप्लॉट के बीच और आसपास पैडिंग समायोजित करें। एक चर प्रारंभ करें, N , नमूनों की संख्या के लिए। बनाएं t, r, x और y डेटा अंक numpy का उपयोग कर रहे हैं। एक आकृति और सबप्लॉट का

  1. क्या Matplotlib का उपयोग करके निहित समीकरणों को प्लॉट करना संभव है?

    Matplotlib निहित समीकरणों को प्लॉट करने के लिए कार्यक्षमता का समर्थन नहीं करता है, हालांकि, आप एक कोड की कोशिश कर सकते हैं जैसा हमने यहां दिखाया है। कदम बनाएं xrange और यरेंज डेटा अंक numpy का उपयोग कर रहे हैं। meshgrid() . का उपयोग करके निर्देशांक सदिशों से निर्देशांक मैट्रिक्स लौटाएं विधि। x और y

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

    पायथन का उपयोग करके 3D ग्राफ़ को प्लॉट करने के लिए, हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं - आकृति() . का उपयोग करके एक नया आंकड़ा बनाएं या मौजूदा आंकड़ा सक्रिय करें विधि। 3D अक्ष ऑब्जेक्ट प्राप्त करें। डेटा बिंदुओं के लिए x, y, और z सूचियाँ बनाएँ। scatter3D() . का उपयोग करके 3D स्कैटर पॉइंट ज