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
आइए समझते हैं कि Matplotlib का उपयोग करके एक ही प्लॉट में 3 अलग-अलग डेटा सेट कैसे प्लॉट किए जा सकते हैं:
उदाहरण
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np fig = plt.figure() x = np.linspace(0, 2, 100) fig, ax = plt.subplots() ax.plot(x, x, label='linear') ax.plot(x, x**2, label='quadratic') ax.plot(x, x**3, label='cubic') ax.set_xlabel('x label name') ax.set_ylabel('y label name') ax.set_title("My Plot") ax.legend()आउटपुट
व्याख्या
आवश्यक पैकेज आयात किए जाते हैं और उपयोग में आसानी के लिए उनका उपनाम परिभाषित किया जाता है।
'figure' फ़ंक्शन का उपयोग करके एक खाली फिगर बनाई जाती है।
NumPy पैकेज का उपयोग करके डेटा बनाया जाता है।
'subplot' फ़ंक्शन का उपयोग तीन अलग-अलग प्लॉट के लिए आउटलाइन बनाने के लिए किया जाता है।
तीनों डेटासेट के लिए प्लॉट का प्रकार परिभाषित किया जाता है।
'X' और 'Y' अक्ष के लिए लेबल परिभाषित किए जाते हैं।
प्लॉट का शीर्षक परिभाषित किया जाता है, और इसे कंसोल पर दिखाया जाता है।
