Matplotlib डेटा विज़ुअलाइज़ेशन के लिए एक लोकप्रिय Python पैकेज है।
डेटा को विज़ुअलाइज़ करना एक महत्वपूर्ण चरण है क्योंकि यह संख्याओं को देखे बिना और जटिल गणनाएँ किए बिना डेटा में क्या हो रहा है, इसे 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 Python एप्लिकेशन में प्लॉट एम्बेड करने में मदद करता है। Matplotlib का उपयोग IPython शेल, Jupyter नोटबुक, Spyder IDE आदि के साथ किया जा सकता है।
यह Python में लिखा गया है। इसे Numpy का उपयोग करके बनाया गया है, जो Python में न्यूमेरिकल Python पैकेज है।
Windows पर Python को नीचे दिए गए कमांड का उपयोग करके इंस्टॉल किया जा सकता है:
pip install matplotlib
Matplotlib की निर्भरताएँ हैं:
Python (संस्करण 3.4 या उससे अधिक) NumPy Setuptools Pyparsing Libpng Pytz Free type Six Cycler Dateutil
कभी-कभी दो अलग-अलग डेटा सेट को एक-दूसरे के संदर्भ में समझना आवश्यक हो सकता है। यही वह समय होता है जब ऐसे कई प्लॉट बनाए जा सकते हैं।
आइए समझते हैं कि Matplotlib का उपयोग करके कई प्लॉट कैसे बनाए जा सकते हैं:
उदाहरण
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x1_val = np.linspace(0.0, 6.0) x2_val = np.linspace(0.0, 3.0) y1_val = np.cos(2.3 * np.pi * x1_val) * np.exp(-x1_val) y2_val = np.cos(2.4 * np.pi * x2_val) fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(2, 1) fig.suptitle('Two plots') ax1.plot(x1_val, y1_val ,'o-') ax1.set_ylabel('Plot 1') ax2.plot(x2_val, y2_val, '.-') ax2.set_xlabel('x-axis') ax2.set_ylabel('Plot 2') plt.show()आउटपुट
व्याख्या
आवश्यक पैकेज आयात किए जाते हैं और उपयोग में आसानी के लिए उनका उपनाम (alias) परिभाषित किया जाता है।
'Numpy' लाइब्रेरी का उपयोग करके दो अलग-अलग डेटा सेट के लिए डेटा बनाया जाता है।
'figure' फ़ंक्शन का उपयोग करके एक खाली फिगर बनाई जाती 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।
इसे 'show' फ़ंक्शन का उपयोग करके कंसोल पर दिखाया जाता है।
