Matplotlib डेटा विज़ुअलाइज़ेशन के लिए एक लोकप्रिय पायथन पैकेज है। डेटा को विज़ुअलाइज़ करना एक महत्वपूर्ण कदम है क्योंकि यह संख्याओं को देखे बिना और जटिल गणना किए बिना डेटा में क्या हो रहा है, यह समझने में मदद करता 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 API के साथ आता है जो पायथन एप्लिकेशन में प्लॉट एम्बेड करने में मदद करता है। Matplotlib का उपयोग IPython शेल्स, 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 पायथन में न्यूमेरिकल पायथन पैकेज है।
पायथन को विंडोज पर नीचे दिए गए कमांड का उपयोग करके इंस्टॉल किया जा सकता है:
pip install matplotlib
Matplotlib की निर्भरताएं हैं:
Python (संस्करण 3.4 या उससे अधिक) NumPy Setuptools Pyparsing Libpng Pytz Free type Six Cycler Dateutil
बाइवेरिएट डिस्ट्रीब्यूशन वह संभावना है कि एक निश्चित घटना घटित होगी जब दो स्वतंत्र यादृच्छिक चर मौजूद हों।
'imshow' फ़ंक्शन का उपयोग आमतौर पर Matplotlib में छवियों के साथ-साथ प्लॉट प्रदर्शित करने के लिए किया जाता है।
आइए समझते हैं कि Matplotlib का उपयोग करके बाइवेरिएट डिस्ट्रीब्यूशन कैसे प्लॉट किया जा सकता है:
उदाहरण
import numpy as np
import matplotlib.cm as cm
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.cbook as cbook
from matplotlib.path import Path
from matplotlib.patches import PathPatch
np.random.seed(9654241)
delta = 0.025
x = y = np.arange(-4.5, 4.5, delta)
X, Y = np.meshgrid(x, y)
Z1 = np.exp(-X**2 - Y**2)
Z2 = np.exp(-(X - 1)**2 - (Y - 1)**2)
Z = (Z1 - Z2) * 2
fig, ax = plt.subplots()
plt.title('एक बाइवेरिएट डिस्ट्रीब्यूशन')
plt.xlabel('x-अक्ष')
plt.ylabel('y-अक्ष')
im = ax.imshow(Z, interpolation='bilinear', origin='lower', extent=[-3, 3, -3, 3], vmax=abs(Z).max(), vmin=-abs(Z).max())
plt.show()
आउटपुट
व्याख्या
आवश्यक पैकेज इम्पोर्ट किए जाते हैं और उपयोग में आसानी के लिए उनका उपनाम परिभाषित किया जाता है।
'random' लाइब्रेरी के 'seed' फ़ंक्शन का उपयोग करके डेटा बनाया जाता है।
दो अलग-अलग डेटा सेट के लिए 'Numpy' लाइब्रेरी का उपयोग करके डेटा बनाया जाता है।
'figure' फ़ंक्शन का उपयोग करके एक खाली फिगर बनाया जाता है।
एक ही प्लॉट में 2 अलग-अलग प्लॉट बनाने के लिए 'subplot' फ़ंक्शन का उपयोग किया जाता है।
'plot' फ़ंक्शन का उपयोग करके डेटा प्लॉट किया जाता है।
set_xlabel, set_ylabel और set_title फ़ंक्शन का उपयोग 'X' अक्ष, 'Y' अक्ष और शीर्षक के लिए लेबल प्रदान करने के लिए किया जाता है।
'imshow' फ़ंक्शन का उपयोग करके फिगर को एक वेरिएबल में निर्दिष्ट किया जाता है।
'show' फ़ंक्शन का उपयोग करके इसे कंसोल पर दिखाया जाता है।
