पायथन का उपयोग करके त्रि-आयामी स्कैटर प्लॉट बनाने के लिए Matplotlib का उपयोग 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 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

डेटा बिंदुओं के x−, y− और z− अक्षों को देखने के लिए तीन आयामी प्लॉट बनाए जाते हैं। इसका उपयोग यह समझने के लिए भी किया जा सकता है कि ग्रेडिएंट डिसेंट फ़ंक्शन कैसे काम करता है, और एक एल्गोरिथ्म के लिए गुणांक के लिए इष्टतम मान खोजने के लिए।

आइए समझते हैं कि कैसे Matplotlib का उपयोग त्रि-आयामी स्कैटर प्लॉट बनाने के लिए किया जा सकता है -

उदाहरण

from mpl_toolkits import mplot3d
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
fig = plt.figure()
ax = plt.axes(projection='3d')
z = np.linspace(0, 1, 100)
x = z * np.sin(20 * z)
y = z * np.cos(20 * z)
ax.scatter(x, y, z, 'blue')
ax.set_ylabel("Y−axis")
ax.set_xlabel("X−axis")
ax.set_zlabel("Z−axis")

ax.set_title('A sample 3D scatter plot')
plt.show()

आउटपुट

पायथन का उपयोग करके त्रि-आयामी स्कैटर प्लॉट बनाने के लिए Matplotlib का उपयोग कैसे किया जा सकता है?

स्पष्टीकरण

आवश्यक पैकेज आयात किए जाते हैं और इसका उपनाम उपयोग में आसानी के लिए परिभाषित किया गया है।
'आकृति' फ़ंक्शन का उपयोग करके एक खाली आकृति बनाई जाती है।
ग्राफ़ को प्लॉट करने के लिए अक्ष बनाने के लिए 'अक्ष' फ़ंक्शन का उपयोग किया जाता है।
डेटा मान NumPy लाइब्रेरी का उपयोग करके बनाए जाते हैं।
डेटा को 'प्लॉट' फ़ंक्शन का उपयोग करके प्लॉट किया जाता है।
'स्कैटर' का उपयोग यह निर्दिष्ट करने के लिए किया जाता है कि बनाए गए डेटा के साथ एक 3-आयामी प्लॉट की कल्पना की जा रही है।
'X' अक्ष, 'Y' अक्ष, Z-अक्ष और शीर्षक के लिए लेबल प्रदान करने के लिए set_xlabel, set_ylabel, 'z_label' और set_title फ़ंक्शन का उपयोग किया जाता है।
यह 'शो' फ़ंक्शन का उपयोग करके कंसोल पर दिखाया जाता है।