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 प्रभावी ढंग से संप्रेषित करने में मदद करता है।
Matplotlib का उपयोग डेटा के साथ 2 आयामी प्लॉट बनाने के लिए किया जाता है। यह एक ऑब्जेक्ट ओरिएंटेड एपीआई के साथ आता है जो पायथन एप्लिकेशन में प्लॉट्स को एम्बेड करने में मदद करता है। Matplotlib का उपयोग IPython शेल, Jupyter नोटबुक, Spyder IDE आदि के साथ किया जा सकता है। यह पायथन में लिखा गया है। इसे Numpy का उपयोग करके बनाया गया है, जो कि Python में न्यूमेरिकल पायथन पैकेज है।
नीचे दिए गए कमांड का उपयोग करके विंडोज पर पायथन स्थापित किया जा सकता है -
pip install matplotlib
Matplotlib की निर्भरताएँ हैं -
Python ( greater than or equal to version 3.4) NumPy Setuptools Pyparsing Libpng Pytz Free type Six Cycler Dateutil
आइए समझते हैं कि वायरफ्रेम प्लॉट बनाने के लिए Matplotlib का उपयोग कैसे किया जा सकता है -
उदाहरण
from mpl_toolkits import mplot3d
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
def my_fun(x, y):
return np.sin(np.sqrt(x ** 4 + y ** 4))
x = np.linspace(−8, 8, 30)
y = np.linspace(−8, 8, 30)
X, Y = np.meshgrid(x, y)
Z = my_fun(X, Y)
fig = plt.figure()
ax = plt.axes(projection='3d')
ax.plot_wireframe(X, Y, Z, color='red')
plt.xlabel('X axis')
plt.ylabel('Y axis')
ax.set_title('A wireframe plot')
plt.show() आउटपुट
स्पष्टीकरण
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आवश्यक पैकेज आयात किए जाते हैं, और उपनामित होते हैं।
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एक फ़ंक्शन परिभाषित किया गया है जो डेटा उत्पन्न करने के लिए 'साइन' फ़ंक्शन का उपयोग करता है।
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NumPy लाइब्रेरी का उपयोग करके लाइनस्पेस जेनरेट किया जाता है।
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समारोह कहा जाता है।
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प्लॉट को परिभाषित किया गया है और प्रक्षेपण को '3d' के रूप में निर्दिष्ट किया गया है।
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Matplotlib में मौजूद 'plot_wireframe' फ़ंक्शन को कहा जाता है।
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प्लॉट प्रदर्शित करने के लिए 'शो' फ़ंक्शन का उपयोग किया जाता है।