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 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 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
आइए समझते हैं कि एक ही प्लॉट में 3 अलग-अलग डेटा सेटों को प्लॉट करने के लिए Matplotlib का उपयोग कैसे किया जा सकता है -
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
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।
-
डेटा NumPy पैकेज का उपयोग करके बनाया गया है।
-
'सबप्लॉट' फंक्शन का इस्तेमाल तीन अलग-अलग प्लॉट के लिए आउटलाइन बनाने के लिए किया जाता है।
-
तीन डेटासेट में से प्रत्येक के लिए प्लॉट का प्रकार परिभाषित किया गया है।
-
'X' और 'Y' अक्ष के लिए लेबल परिभाषित हैं।
-
प्लॉट का शीर्षक परिभाषित किया गया है, और इसे कंसोल पर दिखाया गया है।