Pandas का उपयोग करके, हम एक डेटाफ्रेम बना सकते हैं और subplot() मेथड का उपयोग करके चित्र और अक्ष वेरिएबल बना सकते हैं। उसके बाद, हम आवश्यक प्लॉट प्राप्त करने के लिए ax.scatter() मेथड का उपयोग कर सकते हैं।
चरण
छात्रों की संख्या की सूची बनाएं।
छात्रों द्वारा प्राप्त अंकों की सूची बनाएं।
प्रत्येक स्कैटर बिंदु के रंग को दर्शाने के लिए, हमारे पास रंगों की एक सूची हो सकती है।
Pandas का उपयोग करके, हमारे पास डेटा फ्रेम के अक्षों का प्रतिनिधित्व करने वाली एक सूची हो सकती है।
fig और ax वेरिएबल subplots मेथड का उपयोग करके बनाएं, जहां डिफ़ॉल्ट nrows और ncols 1 हैं।
plt.xlabel() मेथड का उपयोग करके "Students count" लेबल सेट करें।
plt.ylabel() मेथड का उपयोग करके "Obtained marks" लेबल सेट करें।
स्कैटर बिंदु बनाने के लिए, चरण 4 में बनाए गए डेटा फ्रेम का उपयोग करें। बिंदु students_count, marks और color हैं।
आकृति दिखाने के लिए plt.show() मेथड का उपयोग करें।
उदाहरण
from matplotlib import pyplot as plt
import pandas as pd
no_of_students = [1, 2, 3, 5, 7, 8, 9, 10, 30, 50]
marks_obtained_by_student = [100, 95, 91, 90, 89, 76, 55, 10, 3, 19]
color_coding = ['red', 'blue', 'yellow', 'green', 'red', 'blue', 'yellow', 'green', 'yellow', 'green']
df = pd.DataFrame(dict(students_count=no_of_students, marks=marks_obtained_by_student, color=color_coding))
fig, ax = plt.subplots()
plt.xlabel('Students count')
plt.ylabel('Obtained marks')
ax.scatter(df['students_count'], df['marks'], c=df['color'])
plt.show()
आउटपुट
