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 गोले, 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
एक तरकश प्लॉट का उपयोग वेग वैक्टर को उन सरणियों के रूप में प्रदर्शित करने के लिए किया जाता है जिनमें क्रमशः बिंदुओं (x, y) पर घटक (u, v) होते हैं। इसे नीचे दिए गए कमांड का उपयोग करके बनाया जा सकता है -
quiver(x,y,u,v, color)
यहां, 'x', 'y', 'u' और 'v' डेटा के 1-D या 2-D अनुक्रम के निर्देशांक हो सकते हैं
आइए समझते हैं कि कैसे Matplotlib का उपयोग तरकश प्लॉट बनाने के लिए किया जा सकता है -
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.arange(0, 5.4, 0.5)
y = np.arange(0, 5.4, 0.5)
X, Y = np.meshgrid(x, y)
u = np.cos(X)*Y
v = np.sin(Y)*Y
fig, ax = plt.subplots(figsize =(12, 8))
ax.quiver(X, Y, u, v)
ax.xaxis.set_ticks([])
ax.yaxis.set_ticks([])
ax.axis([−0.7, 2.7, −0.7, 2.7])
ax.set_aspect('equal')
plt.show() आउटपुट
स्पष्टीकरण
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आवश्यक पैकेज आयात किए जाते हैं, और उपनामित होते हैं।
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डेटा NumPy लाइब्रेरी का उपयोग करके जेनरेट किया जाता है।
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साइन और कॉस फ़ंक्शंस परिभाषित हैं।
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भूखंड का आकार परिभाषित किया गया है।
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Matplotlib में मौजूद 'तरकश' फ़ंक्शन को कहा जाता है।
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प्लॉट प्रदर्शित करने के लिए 'शो' फ़ंक्शन का उपयोग किया जाता है।