रोलिंग मीन निकालने के लिए, हम पैंडास में apply() फंक्शन का उपयोग करेंगे। सबसे पहले, आवश्यक लाइब्रेरी इम्पोर्ट करें: import pandas as pd 2 कॉलम के साथ एक DataFrame बनाएं। एक इंट कॉलम है: dataFrame = pd.DataFrame( { Car: [Tesla, Mercedes, Tesla, Mustang, Mercedes, Mustang], Reg_

यदि X-अक्ष पैंडास का डेटाटाइम इंडेक्स है, तो मल्टीकलर लाइन प्लॉट करने के लिए हम निम्न चरणों का पालन कर सकते हैं: फिगर का आकार सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच और आसपास पैडिंग एडजस्ट करें। नम्पी का उपयोग करके d, y और s डेटा पॉइंट्स बनाएं। एक फिगर और सबप्लॉट्स का सेट बनाएं। नम्पी का उपयोग करके xval, p औ

पैंडास डेटाफ्रेम के कॉलम से बबल चार्ट या स्कैटर प्लॉट को लेबल करने के लिए, हम निम्न चरणों का पालन कर सकते हैं: फिगर का आकार सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच और आसपास पैडिंग एडजस्ट करें। द्वि-आयामी, आकार-परिवर्तनीय, संभावित विषम सारणीबद्ध डेटा का एक डेटाफ्रेम df बनाएं। df के साथ एक स्कैटर प्लॉट बनाएं।

मैटप्लॉट्लिब ऑब्जेक्ट को फंक्शन में पास करने के लिए — चाहे वह Axis, Axes हो या Figure — हम निम्न चरणों का पालन कर सकते हैं: फिगर का आकार सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच और आसपास पैडिंग एडजस्ट करें। plot() मेथड में, x और y डेटा पॉइंट्स को axes ax पर प्लॉट करें। profile() मेथड में, एक फिगर और सबप्लॉट्स

matplotlib प्लॉट के शीर्ष पर टिक लेबल दिखाने के लिए, हम set_tick_params() मेथड का उपयोग labeltop=True के साथ कर सकते हैं।चरणफिगर आकार सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच और आसपास पैडिंग समायोजित करें।एक फिगर और सबप्लॉट्स का सेट बनाएं।set_tick_params() के साथ labeltop=True का उपयोग करके प्लॉट के शीर्ष पर टि

subplot और imshow() का उपयोग करते समय सफेद बॉर्डर हटाने के लिए, हम निम्न चरण अपना सकते हैं:फिगर आकार सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच और आसपास पैडिंग समायोजित करें।नंपाई का उपयोग करके रैंडम डेटा पॉइंट्स बनाएं।डेटा का आकार प्राप्त करें।इंच में फिगर आकार सेट करें।अधिकांश फिगर तत्वों को समाहित करने वाले एक

imshow() प्लॉट के साथ xticks और yticks सेट करने के लिए, हम निम्न चरण अपना सकते हैं:फिगर आकार सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच और आसपास पैडिंग समायोजित करें।वर्तमान एक्सिस प्राप्त करें।एक रैंडम डेटासेट बनाएं।डेटा को छवि के रूप में प्रदर्शित करें, यानी 2D नियमित रास्टर पर।set_xticks() और set_yticks() मेथड

matplotlib में X-अक्ष के साथ ग्राफ शिफ्ट करने के लिए, हम निम्न चरण अपना सकते हैं:फिगर आकार सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच और आसपास पैडिंग समायोजित करें।नंपाई का उपयोग करके x और y डेटा पॉइंट्स बनाएं।मूल वक्र के लिए x और y डेटा पॉइंट्स प्लॉट करें।शिफ्ट किया गया ग्राफ प्लॉट करें, (1, 1+len(y)) की रेंज मे

matplotlib में अलग-अलग लंबाई के दो अलग-अलग सरणी प्लॉट करने के लिए, हम निम्न चरण अपना सकते हैं:फिगर आकार सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच और आसपास पैडिंग समायोजित करें।नंपाई का उपयोग करके y1, x1, y2 और x2 डेटा पॉइंट्स बनाएं जिनकी सरणी लंबाई अलग-अलग हो।plot() मेथड का उपयोग करके x1, y1 और x2, y2 डेटा पॉइंट

matplotlib में .CSV फाइल से मल्टीलाइन प्लॉट बनाने के लिए, हम निम्न चरण अपना सकते हैं:फिगर आकार सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच और आसपास पैडिंग समायोजित करें।.CSV फाइल से डेटा लाने के लिए कॉलम की एक सूची बनाएं। सुनिश्चित करें कि नाम .CSV फाइल में उपयोग किए गए कॉलम नामों से मेल खाते हैं।.CSV फाइल से डेटा

matplotlib एक्सेस के टिक्स और मार्क्स को बंद करने के लिए, हम निम्न चरण अपना सकते हैं:फिगर आकार सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच और आसपास पैडिंग समायोजित करें।नंपाई का उपयोग करके x और y डेटा पॉइंट्स बनाएं।plot() मेथड का उपयोग करके x और y डेटा पॉइंट्स प्लॉट करें।प्लॉट का वर्तमान एक्सिस प्राप्त करें।X और Y

CSV फाइल में तीसरे सरणी के आधार पर 2D स्कैटरप्लॉट में रंग प्रदर्शित करने के लिए, हम निम्न चरण अपना सकते हैं:फिगर आकार सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच और आसपास पैडिंग समायोजित करें।तीन हेडर्स के साथ CSV फाइल पढ़ें।एक नया फिगर बनाएं या मौजूदा फिगर को सक्रिय करें।सबप्लॉट व्यवस्था के हिस्से के रूप में फिगर

matplotlib में ब्रोकन हॉरिजॉन्टल बार ग्राफ बनाने के लिए, हम निम्न चरण अपना सकते हैं:फिगर आकार सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच और आसपास पैडिंग समायोजित करें।एक फिगर और सबप्लॉट्स का सेट बनाएं।आयतों का एक क्षैतिज क्रम प्लॉट करें।X और Y एक्सिस लिमिट स्केल करें।ग्रिड लाइन्स कॉन्फ़िगर करें।ब्रोकन बार्स को एन

matplotlib.hlines में लेबल सेट करने के लिए, हम निम्न चरण अपना सकते हैं:फिगर आकार सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच और आसपास पैडिंग समायोजित करें।एक्सिस पर एक क्षैतिज रेखा जोड़ें, y=1, y=1 लेबल के साथ, color=orange।एक्सिस पर एक और क्षैतिज रेखा जोड़ें, y=2, y=2 लेबल के साथ, color=red।फिगर प्रदर्शित करने के

matplotlib का उपयोग करके 3D एनिमेशन बनाने के लिए, हम निम्न चरण अपना सकते हैं:आवश्यक पैकेज इम्पोर्ट करें। 3D एनिमेशन के लिए, आपको mpl_toolkits.mplot3d से Axes3D और matplotlib.animation इम्पोर्ट करने की आवश्यकता है।फिगर आकार सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच और आसपास पैडिंग समायोजित करें।नंपाई का उपयोग करक

matplotlib में एनोटेशन के साथ सर्कल लगाने के लिए, हम निम्न चरण अपना सकते हैं:फिगर आकार सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच और आसपास पैडिंग समायोजित करें।नंपाई का उपयोग करके डेटा पॉइंट्स बनाएं।सर्कल के साथ एनोटेशन लगाने के लिए पॉइंट कोऑर्डिनेट प्राप्त करें।वर्तमान एक्सिस प्राप्त करें।plot() मेथड का उपयोग कर

पायथन में क्लस्टरिंग के लिए स्कैटर प्लॉट बनाने के लिए, हम निम्न चरण अपना सकते हैं:फिगर आकार सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच और आसपास पैडिंग समायोजित करें।नंपाई का उपयोग करके x और y डेटा पॉइंट्स, क्लस्टर और सेंटर बनाएं।एक नया फिगर बनाएं या मौजूदा फिगर को सक्रिय करें।वर्तमान फिगर में सबप्लॉट व्यवस्था जोड

जब सूची के तत्वों का माध्य विचलन ढूंढना हो, तो sum मेथड और len मेथड का उपयोग किया जाता है।उदाहरणनीचे इसका 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_mean) ** 2) for x in my_list]) / len(my_list) my_res

जब यह जांचना हो कि क्या तत्व मिन/मैक्स रेंज में हैं, तो सूची के तत्वों पर पुनरावृति की जाती है, और जांचा जाता है कि क्या यह max मान के बराबर है।उदाहरणनीचे इसका प्रदर्शन है:my_list = [5, 6, 4, 7, 8, 13, 15] print(The list is : ) print(my_list) range_list = [4, 7, 10, 6] my_result = True for elem in r

जब विशिष्ट इंडेक्स पर स्ट्रिंग की लंबाई का योग खोजना हो, तो सूची में तत्वों के माध्यम से पुनरावृति करने के लिए enumerate का उपयोग किया जाता है और तत्व की लंबाई को एक सूची में जोड़ा जाता है। उदाहरण नीचे इसका प्रदर्शन दिया गया है: my_list = [python, is, best, for, coders] print(The list is :) print(m