Computer >> कंप्यूटर >  >> प्रोग्रामिंग >> Python

कैसे iPython में Matplotlib भूखंडों इनलाइन के साथ अंतःस्थापित प्रिंट विवरण प्रदर्शित करने के लिए?

iPython में matplotlib प्लॉट्स इनलाइन के साथ इंटरलेस्ड प्रिंट स्टेटमेंट प्रदर्शित करने के लिए, हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं।

कदम

  • Matplotlib से pyplot आयात करें।

  • इतिहास . के लिए डेटा की सूची बनाएं भूखंड।

  • एक वैरिएबल "i . शुरू करें "प्रिंट स्टेटमेंट में उपयोग करने के लिए।

  • डेटा की सूची को पुनरावृत्त करें (चरण 2)।

  • सबप्लॉट () . का उपयोग करके एक आकृति और सबप्लॉट का एक सेट बनाएं विधि।

  • प्रिंट स्टेटमेंट रखें।

  • hist() . का उपयोग करके हिस्टोग्राम प्लॉट करें विधि।

  • बढ़ाएँ "i "1 से.

उदाहरण

In [1]: from matplotlib import pyplot as plt

In [2]: myData = [[7, 8, 1], [2, 5, 2]]

In [3]: i = 0

In [4]: for data in myData:
   ...: fig, ax = plt.subplots()
   ...: print("data number i =", i)
   ...: ax.hist(data)
   ...: i = i + 1
   ...:
data number i = 0
data number i = 1

In [5]:

आउटपुट

data number i = 0
data number i = 1

  1. कैसे मनमाना डेटा का उपयोग कर Matplotlib के साथ एक 4D प्लॉट बनाने के लिए?

    4D प्लॉट बनाने के लिए, हम x, y, z और c मानक डेटा पॉइंट बना सकते हैं। एक नया आंकड़ा बनाएं या मौजूदा आंकड़ा सक्रिय करें। कदम आकृति() . का प्रयोग करें एक आकृति बनाने या किसी मौजूदा आकृति को सक्रिय करने की विधि। सबप्लॉट व्यवस्था के हिस्से के रूप में एक आकृति जोड़ें। numpy का उपयोग करके x, y, z

  1. Matplotlib का उपयोग पायथन का उपयोग करके त्रि-आयामी रेखा भूखंडों में कैसे किया जा सकता है?

    Matplotlib एक लोकप्रिय पायथन पैकेज है जिसका उपयोग डेटा विज़ुअलाइज़ेशन के लिए किया जाता है। डेटा को विज़ुअलाइज़ करना एक महत्वपूर्ण कदम है क्योंकि यह यह समझने में मदद करता है कि वास्तव में संख्याओं को देखे बिना और जटिल गणना किए बिना डेटा में क्या हो रहा है। यह दर्शकों को मात्रात्मक अंतर्दृष्टि को प्र

  1. Matplotlib पायथन में पाई चार्ट कैसे प्रदर्शित करें?

    Matplotlib एक लोकप्रिय पायथन पैकेज है जिसका उपयोग डेटा विज़ुअलाइज़ेशन के लिए किया जाता है। डेटा को विज़ुअलाइज़ करना एक महत्वपूर्ण कदम है क्योंकि यह यह समझने में मदद करता है कि वास्तव में संख्याओं को देखे बिना और जटिल गणना किए बिना डेटा में क्या चल रहा है। यह दर्शकों को मात्रात्मक अंतर्दृष्टि को प्रभ