रोलिंग माध्य ज्ञात करने के लिए, हम पंडों में लागू () फ़ंक्शन का उपयोग करेंगे। सबसे पहले, हम आवश्यक पुस्तकालय आयात करते हैं - import pandas as pd 2 कॉलम के साथ डेटाफ़्रेम बनाएं। एक एक इंट कॉलम है - dataFrame = pd.DataFrame(    {       "Car": ['Tesla', '

मल्टीकलर लाइन को प्लॉट करने के लिए यदि एक्स-अक्ष पंडों की डेटाटाइम इंडेक्स है, तो हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं - आकृति का आकार सेट करें और सबप्लॉट के बीच और आसपास पैडिंग समायोजित करें। numpy का उपयोग करके d, y और s डेटा बिंदु बनाएं। एक आकृति और सबप्लॉट का एक सेट बनाएं। numpy का उपयोग करके xval, p

पांडा डेटाफ़्रेम से बबल चार्ट/स्कैटर प्लॉट को कॉलम के साथ लेबल करने के लिए, हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं - आकृति का आकार सेट करें और सबप्लॉट के बीच और आसपास पैडिंग समायोजित करें। दो-आयामी, आकार-परिवर्तनीय, संभावित रूप से विषम सारणीबद्ध डेटा का डेटा फ़्रेम, df बनाएं। df . के साथ एक स्कैटर प्लॉट बन

एक समारोह के माध्यम से एक matplotlib वस्तु पारित करने के लिए; अक्ष, अक्ष या आकृति के रूप में, हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं - आकृति का आकार सेट करें और सबप्लॉट के बीच और आसपास पैडिंग समायोजित करें। साजिश में () विधि, अक्ष कुल्हाड़ी पर x और y डेटा बिंदुओं को प्लॉट करें। प्रोफ़ाइल() . में विधि, एक आ

एक matplotlib प्लॉट के शीर्ष पर टिक लेबल दिखाने के लिए, हम set_tick_params() का उपयोग कर सकते हैं लेबलटॉप=ट्रू . के साथ विधि । कदम आकृति का आकार सेट करें और सबप्लॉट के बीच और आसपास पैडिंग समायोजित करें। एक आकृति और सबप्लॉट का एक सेट बनाएं। प्लॉट के शीर्ष पर टिक लेबल दिखाएं। set_tick_parama() का उपय

सबप्लॉट और इमशो () का उपयोग करते समय सफेद बॉर्डर को हटाने के लिए, हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं - आकृति का आकार सेट करें और सबप्लॉट के बीच और आसपास पैडिंग समायोजित करें। numpy का उपयोग करके यादृच्छिक डेटा बिंदु बनाएं। डेटा का आकार प्राप्त करें। आकृति का आकार इंच में सेट करें। अक्ष का उदाहरण प्राप्

imshow() . के साथ xticks और yticks सेट करने के लिए प्लॉट, हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं - आकृति का आकार सेट करें और सबप्लॉट के बीच और आसपास पैडिंग समायोजित करें। वर्तमान अक्ष प्राप्त करें। एक यादृच्छिक डेटासेट बनाएं। डेटा को एक छवि के रूप में प्रदर्शित करें, अर्थात, एक 2D नियमित रेखापुंज पर। set_x

मैटप्लोटलिब में एक्स-अक्ष के साथ एक ग्राफ को स्थानांतरित करने के लिए, हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं - आकृति का आकार सेट करें और सबप्लॉट के बीच और आसपास पैडिंग समायोजित करें। numpy का उपयोग करके x और y डेटा बिंदु बनाएं। मूल वक्र के लिए x और y डेटा बिंदुओं को प्लॉट करें। स्थानांतरित ग्राफ़ को y डेटा

Matplotlib में अलग-अलग लंबाई के दो अलग-अलग सरणियों को प्लॉट करने के लिए, हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं - आकृति का आकार सेट करें और सबप्लॉट के बीच और आसपास पैडिंग समायोजित करें। विभिन्न सरणी लंबाई के साथ numpy का उपयोग करके y1, x1, y2 और x2 डेटा बिंदु बनाएं। प्लॉट () पद्धति का उपयोग करके प्लॉट x1,

Matplotlib में .CSV फ़ाइल से एक मल्टीलाइन प्लॉट बनाने के लिए, हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं - आकृति का आकार सेट करें और सबप्लॉट के बीच और आसपास पैडिंग समायोजित करें। एक .CSV फ़ाइल से डेटा लाने के लिए कॉलम की सूची बनाएं। सुनिश्चित करें कि नाम .CSV फ़ाइल में उपयोग किए गए कॉलम नामों से मेल खाते हैं।

एक matplotlib कुल्हाड़ियों के टिक और निशान को बंद करने के लिए, हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं - आकृति का आकार सेट करें और सबप्लॉट के बीच और आसपास पैडिंग समायोजित करें। numpy का उपयोग करके x और y डेटा बिंदु बनाएं। प्लॉट x और y डेटा पॉइंट प्लॉट () . का उपयोग करके विधि। भूखंड की वर्तमान धुरी प्राप्त क

CSV फ़ाइल में तीसरे सरणी के आधार पर रंग प्रदर्शित करने के लिए 2d स्कैटरप्लॉट को संशोधित करने के लिए, हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं - आकृति का आकार सेट करें और सबप्लॉट के बीच और आसपास पैडिंग समायोजित करें। तीन हेडर वाली CSV फ़ाइल पढ़ें। नया आंकड़ा बनाएं या मौजूदा आंकड़ा सक्रिय करें। सबप्लॉट व्यवस्थ

Matplotlib में टूटे हुए क्षैतिज बार ग्राफ बनाने के लिए, हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं - आकृति का आकार सेट करें और सबप्लॉट के बीच और आसपास पैडिंग समायोजित करें। एक आकृति और सबप्लॉट का एक सेट बनाएं। आयतों का एक क्षैतिज क्रम प्लॉट करें। एक्स और वाई अक्ष सीमा स्केल करें। ग्रिड लाइनों को कॉन्फ़िगर करें

matplotlib.hlines में लेबल सेट करने के लिए, हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं - आकृति का आकार सेट करें और सबप्लॉट के बीच और आसपास पैडिंग समायोजित करें। अक्ष के आर-पार एक क्षैतिज रेखा जोड़ें, y=1, y=1 लेबल के साथ, रंग=नारंगी । अक्ष के आर-पार एक क्षैतिज रेखा जोड़ें, y=2, y=2 लेबल के साथ, रंग=लाल । आंकड़

Matplotlib का उपयोग करके एक 3D एनिमेशन बनाने के लिए, हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं - आवश्यक पैकेज आयात करें। 3D एनिमेशन के लिए, आपको mpl_toolkits.mplot3d और matplotlib.animation से Axes3D आयात करना होगा। । आकृति का आकार सेट करें और सबप्लॉट के बीच और आसपास पैडिंग समायोजित करें। numpy का उपयोग करके

Matplotlib में एनोटेशन के साथ एक सर्कल लगाने के लिए, हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं - आकृति का आकार सेट करें और सबप्लॉट के बीच और आसपास पैडिंग समायोजित करें। numpy का उपयोग करके डेटा बिंदु बनाएं। एनोटेशन के साथ सर्कल लगाने के लिए पॉइंट कोऑर्डिनेट प्राप्त करें। वर्तमान अक्ष प्राप्त करें। प्लॉट () पद

पायथन में क्लस्टरिंग के लिए स्कैटर प्लॉट बनाने के लिए, हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं - आकृति का आकार सेट करें और सबप्लॉट के बीच और आसपास पैडिंग समायोजित करें। numpy का उपयोग करके x और y डेटा पॉइंट, क्लस्टर और केंद्र बनाएं। नया आंकड़ा बनाएं या मौजूदा आंकड़ा सक्रिय करें। वर्तमान आंकड़े में एक सबप्लॉ

जब किसी सूची के तत्वों का माध्य विचलन ज्ञात करना आवश्यक होता है, तो योग विधि और लेन पद्धति का उपयोग किया जाता है। उदाहरण नीचे उसी का एक प्रदर्शन है my_list = [3, 5, 7, 10, 12] print("The list is :") print(my_list) my_mean = sum(my_list) / len(my_list) my_variance = sum([((x – my_m

जब यह परीक्षण करने की आवश्यकता होती है कि क्या तत्व न्यूनतम / अधिकतम सीमा में हैं, तो सूची तत्वों को फिर से चालू किया जाता है, और यह देखने के लिए जाँच की जाती है कि क्या यह अधिकतम मान के बराबर है। उदाहरण नीचे उसी का एक प्रदर्शन है my_list = [5, 6, 4, 7, 8, 13, 15] print("The list is : ")

जब विशिष्ट सूचकांकों पर स्ट्रिंग की लंबाई का योग ज्ञात करना आवश्यक होता है, तो सूची में तत्वों के माध्यम से पुनरावृति करने और सूची में तत्व की लंबाई जोड़ने के लिए गणना का उपयोग किया जाता है। उदाहरण नीचे उसी का एक प्रदर्शन है my_list = ["python", "is", "best", "for