Computer >> कंप्यूटर >  >> प्रोग्रामिंग >> Python

Matplotlib और Python का उपयोग करके एक ही आकृति में एकाधिक भूखंडों को कैसे प्लॉट 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 हो 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

कभी-कभी, दो अलग-अलग डेटा सेटों को समझने की आवश्यकता हो सकती है, एक दूसरे के संबंध में। यह तब होता है जब ऐसे कई भूखंडों को प्लॉट किया जा सकता है।

आइए समझते हैं कि कैसे Matplotlib का उपयोग कई भूखंडों को प्लॉट करने के लिए किया जा सकता है -

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

Matplotlib और Python का उपयोग करके एक ही आकृति में एकाधिक भूखंडों को कैसे प्लॉट किया जा सकता है?

स्पष्टीकरण

  • आवश्यक पैकेज आयात किए जाते हैं और इसका उपनाम उपयोग में आसानी के लिए परिभाषित किया गया है।

  • डेटा दो अलग-अलग डेटा सेट के लिए 'नम्पी' लाइब्रेरी का उपयोग करके बनाया गया है।

  • 'आकृति' फ़ंक्शन का उपयोग करके एक खाली आकृति बनाई जाती है।

  • डेटा को 'प्लॉट' फ़ंक्शन का उपयोग करके प्लॉट किया जाता है।

  • 'X' अक्ष, 'Y' अक्ष और शीर्षक के लिए लेबल प्रदान करने के लिए set_xlabel, set_ylabel और set_title फ़ंक्शन का उपयोग किया जाता है।

  • यह 'शो' फ़ंक्शन का उपयोग करके कंसोल पर दिखाया जाता है।


  1. Matplotlib का उपयोग पायथन में एक से अधिक भूखंडों को पुनरावृत्त रूप से बनाने के लिए 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 प्रभ

  1. पाइथन का उपयोग करके हिस्टोग्राम 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 हो रहा है। यह दर्शकों को मात्रात्मक अंतर्दृष्टि को प्

  1. पायथन में सीबॉर्न का उपयोग करके कई चर वाले डेटा की कल्पना कैसे की जा सकती है?

    सीबॉर्न एक पुस्तकालय है जो डेटा की कल्पना करने में मदद करता है। यह अनुकूलित थीम और उच्च स्तरीय इंटरफ़ेस के साथ आता है। वास्तविक समय की स्थितियों में, डेटासेट में कई चर होते हैं। कभी-कभी, डेटासेट में प्रत्येक चर के प्रत्येक दूसरे चर के साथ संबंध का विश्लेषण करने की आवश्यकता हो सकती है। ऐसी स्थितियों