जब स्ट्रिंग्स को केस डिफरेंस के आधार पर सॉर्ट करना आवश्यक होता है, तो एक मेथड परिभाषित की जाती है जो एक स्ट्रिंग को पैरामीटर के रूप में लेती है। यह मेथड लिस्ट कॉम्प्रिहेंशन और isupper और islower मेथड्स का उपयोग लिस्ट कॉम्प्रिहेंशन के साथ करके केस डिफरेंस प्राप्त करती है। उनका अंतर सॉर्टेड मान देता ह

DataFrame से कॉलम डिलीट करने के लिए, del() का उपयोग करें। आप pop() मेथड का भी उपयोग कर सकते हैं। बस स्क्वायर ब्रैकेट्स का उपयोग करके इसे ड्रॉप करें। ब्रैकेट में डिलीट किए जाने वाले कॉलम का उल्लेख करें और बस, उदाहरण के लिए: del dataFrame[ColumnName] एक उपनाम के साथ आवश्यक लाइब्रेरी इम्पोर्ट करें:

मैटप्लॉट्लिब फिगर में 3D सबप्लॉट जोड़ने 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 x, y और z डेटा पॉइंट्स बनाएं। एक नया फिगर बनाएं या मौजूदा फिगर को एक्टिवेट करें। सबप्लॉट व्यवस्था के हिस्से के रूप में फिगर

सिंपल मैटप्लॉट्लिब axes को रोटेट करने के लिए, हम निम्न चरणों का पालन कर सकते हैं: आवश्यक पैकेज इम्पोर्ट करें: import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.transforms import Affine2D import mpl_toolkits.axisartist.floating_axes as floating_axes फिगर का आकार सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच और आस

पायथन में टपल एलिमेंट्स वाली लिस्ट से फ्रीक्वेंसी हिस्टोग्राम बनाने के लिए, हम निम्न चरणों का पालन कर सकते हैं: फिगर का आकार सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच और आसपास पैडिंग एडजस्ट करें। टपल्स की एक सूची data बनाएं। data को इटरेट करने के बाद फ्रीक्वेंसी और इंडेक्स की सूचियाँ बनाएं। bar() मेथड का उपयोग

किसी शर्त के आधार पर मैटप्लॉट्लिब पाई चार्ट से लेबल हटाने 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 पैंडास डेटाफ्रेम बनाएं। pie() मेथड का उपयोग करके एक पाई चार्ट

पायथन में मैटप्लॉट्लिब का उपयोग करके सबप्लॉट के लिए समान स्केल सेट 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। एक नया फिगर बनाएं या मौजूदा फिगर को एक्टिवेट करें। सबप्लॉट व्यवस्था के हिस्से के रूप में फिगर में ax1 जोड़ें जि

मैटप्लॉट्लिब में प्लॉट के अंदर एक्सिस लाइन्स ड्रॉ 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। एक नया फिगर बनाएं या मौजूदा फिगर को एक्टिवेट करें। नम्पी का उपयोग करके x डेटा पॉइंट्स बनाएं। सबप्लॉट व्यवस्था के हिस्से के रूप म

पायथन मैटप्लॉट्लिब में कर्व के नीचे रेनबो कलर भरने के लिए, हम निम्न चरणों का पालन कर सकते हैं: फिगर का आकार सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच और आसपास पैडिंग एडजस्ट करें। एक यूजर-डिफाइंड मेथड plot_rainbow_under_curve() बनाएं, जिसमें 7 रेनबो रंगों की सूची हो और नम्पी का उपयोग करके डेटा पॉइंट्स x का सेट

रग प्लॉट का उपयोग डेटा के वितरण को विज़ुअलाइज़ करने के लिए किया जाता है। यह एक सिंगल वेरिएबल के लिए डेटा का प्लॉट है, जिसे एक्सिस के साथ मार्क्स के रूप में डिस्प्ले किया जाता है। मैटप्लॉट्लिब में रग प्लॉट बनाने के लिए, हम निम्न चरणों का पालन कर सकते हैं: फिगर का आकार सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच औ

सीबॉर्न या प्लॉटली का उपयोग करके टाइम सीरीज ग्राफ 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। एक पैंडास डेटाफ्रेम df बनाएं जो डेट_टाइम सीरीज time और एक अन्य वेरिएबल डेटा, speed रखे। डेटा time और speed के साथ एक सीबॉर

पैंडास फंक्शनैलिटी का उपयोग करके मल्टीपल डेटाफ्रेम 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। द्वि-आयामी, आकार-परिवर्तनीय, संभावित विषम सारणीबद्ध डेटा के दो पैंडास डेटाफ्रेम df1 और df2 बनाएं। plot() मेथड का उपयोग कर

मैटप्लॉट्लिब में हजारों सर्कल जल्दी से प्लॉट करने के लिए, हमें matplotlib.collections का उपयोग करना होगा। इस मामले में, हम CircleCollection का उपयोग करेंगे। चरण पायप्लॉट और नम्पी के साथ मैटप्लॉट्लिब से collections पैकेज इम्पोर्ट करें। फिगर का आकार सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच और आसपास पैडिंग एडजस्

मैटप्लॉट्लिब में रेनबो सर्कल 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। एक फिगर और सबप्लॉट्स का सेट बनाएं। X और Y एक्सिस का स्केल सेट करें। रेनबो रंगों की एक सूची बनाएं। (0, 0) पर एक वास्तविक सर्कल बनाएं। फिगर में स

मैटप्लॉट्लिब में ग्रुप्ड बॉक्सप्लॉट ग्राफ बनाने के लिए, हम निम्न चरणों का पालन कर सकते हैं: matplotlib.pyplot और seaborn इम्पोर्ट करें। फिगर का आकार सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच और आसपास पैडिंग एडजस्ट करें। ऑनलाइन रिपॉजिटरी से एक उदाहरण Seaborn डेटासेट लोड करें। एक ही दिन में मेल और फीमेल ग्रुप के

मैटप्लॉट्लिब में टेक्स्ट को एनिमेट करने के लिए, हम निम्न चरणों का पालन कर सकते हैं: मैटप्लॉट्लिब से animation पैकेज इम्पोर्ट करें। फिगर का आकार सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच और आसपास पैडिंग एडजस्ट करें। एक नया फिगर बनाएं या मौजूदा फिगर को एक्टिवेट करें। सबप्लॉट व्यवस्था के हिस्से के रूप में फिगर मे

मैटप्लॉट्लिब-जनरेटेड स्कैटरप्लॉट के लिए पिक्सेल कोऑर्डिनेट्स प्राप्त 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। सैंपल डेटा की संख्या रखने के लिए वेरिएबल n इनिशियलाइज़ करें। एक फिगर और सबप्लॉट्स का सेट बनाएं। एक स्कैटर प्ल

लेटेक्स आपके द्वारा टाइप किए गए स्पेस को नजरअंदाज करता है और गणितीय ग्रंथों में किए गए स्पेसिंग का उपयोग करता है। यदि आप एक अलग स्पेसिंग शैली चाहते हैं तो आप निम्न चार कमांड का उपयोग कर सकते हैं: \; — मोटा स्पेस \: — मध्यम स्पेस \, — पतला स्पेस \! — नेगेटिव पतला स्पेस मैटप्लॉट्लिब प्लॉट में लेटे

मैटप्लॉट्लिब में बार चार्ट में बार को बढ़ते क्रम में सॉर्ट 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 डेटा फ्रेम df बनाएं। वर्तमान फिगर में एक सबप्लॉट जोड़ें।

मैटप्लॉट्लिब में कंटूर से कोऑर्डिनेट्स प्राप्त 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। डेटा पॉइंट्स के साथ x, y और m की सूचियाँ बनाएं। x, y और m डेटा पॉइंट्स के साथ कंटूर प्लॉट बनाने के लिए plt.contour(x, y, m) का उपयो