एक इमशो () . की साजिश रचने के लिए Matplotlib में 3D में छवि, हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं - बनाएं xx और वर्ष डेटा अंक numpy का उपयोग कर रहे हैं। डेटा (2D) प्राप्त करें X, Y . का उपयोग करना और Z । figure() . का उपयोग करके एक नया आंकड़ा बनाएं या मौजूदा आंकड़ा सक्रिय करें विधि। एक ax1 Add

Matplotlib में 95% विश्वास अंतराल की कल्पना करने के लिए, हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं - फिगर साइज सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच और आसपास पैडिंग को एडजस्ट करें। बनाएं x और y डेटा सेट। कॉन्फिडेंस इंटरवल डेटासेट प्राप्त करें। x . को प्लॉट करें और y प्लॉट () . का उपयोग करके डेटा बिंदु विधि।

Axes वर्ग में अधिकांश आकृति तत्व शामिल हैं - अक्ष, टिक, Line2D, टेक्स्ट, बहुभुज, आदि। , और समन्वय प्रणाली सेट करता है। कदम फिगर साइज सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच और आसपास पैडिंग को एडजस्ट करें। rcParams . का उपयोग करके अक्ष की लाइनविड्थ सेट करें । वर्तमान आकृति में एक कुल्हाड़ी जोड़ें और इस

Matplotlib में दो वितरणों के अंतर को प्लॉट करने के लिए, हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं - फिगर साइज सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच और आसपास पैडिंग को एडजस्ट करें। बनाएं a और b Numpy का उपयोग करने वाले डेटासेट। केडीईए Get प्राप्त करें और केडीबी , यानी, गाऊसी कर्नेल का उपयोग करके कर्नेल-घनत्व अन

networkx, . में बहुपक्षीय ग्राफ़ बनाने के लिए हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं - फिगर साइज सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच और आसपास पैडिंग को एडजस्ट करें। सबसेट के आकार और रंगों की सूची बनाएं। बहुस्तरीय ग्राफ़ के लिए एक ऐसी विधि परिभाषित करें जो एक बहुस्तरीय ग्राफ़ ऑब्जेक्ट लौटा सके। नोड्स का

Matplotlib में एक आकृति के नीचे लाइन का शीर्षक रखने के लिए, हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं - फिगर साइज सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच और आसपास पैडिंग को एडजस्ट करें। एक वैरिएबल प्रारंभ करें, N , नमूना डेटा की संख्या प्राप्त करने के लिए। x . को प्लॉट करें और y स्कैटर () . का उपयोग करके डेटा पॉ

एक साधारण लॉलीपॉप प्लॉट बनाने के लिए Matplotlib में, हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं - फिगर साइज सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच और आसपास पैडिंग को एडजस्ट करें। एक डेटाफ़्रेम बनाएं, df , द्वि-आयामी, आकार-परिवर्तनीय, संभावित रूप से विषम सारणीबद्ध डेटा का। sort_values() . का उपयोग करके एक आदेशित

हम ax.loglog(x, y) . का उपयोग कर सकते हैं और set_major_formatter() टिक लेबल को परिकलित मानों से बदलने के तरीके। कदम फिगर साइज सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच और आसपास पैडिंग को एडजस्ट करें। एक आकृति और सबप्लॉट का एक सेट बनाएं। X और Y दोनों अक्षों पर लॉग स्केलिंग के साथ एक प्लॉट बनाएं। प्रमु

फ़ंक्शन को पायथन में एक आंकड़ा वापस करने के लिए (Matplotlib का उपयोग करके), हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं - फिगर साइज सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच और आसपास पैडिंग को एडजस्ट करें। बनाएं x और y डेटा अंक numpy का उपयोग कर रहे हैं। एक फ़ंक्शन बनाएं प्लॉट(x, y) जो figure() . का उपयोग करके एक नय

Matplotlib का उपयोग करके ध्रुवीय निर्देशांक में एक तरकश प्लॉट बनाने के लिए, हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं - फिगर साइज सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच और आसपास पैडिंग को एडजस्ट करें। त्रिज्या, थीटा, थीटा बनाएं और r डेटा अंक numpy का उपयोग कर रहे हैं। एक नया आंकड़ा बनाएं या मौजूदा आंकड़ा सक्रिय

Matplotlib में हैच घनत्व को कम करने के लिए, हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं - फिगर साइज सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच और आसपास पैडिंग को एडजस्ट करें। घनत्व को ओवरराइड करने के लिए एक अनुकूलित क्षैतिज हैच क्लास बनाएं। क्षैतिज हैच वर्ग जोड़ें। एक नया आंकड़ा बनाएं या मौजूदा आंकड़ा सक्रिय करें।

Matplotlib imshow() देने के लिए प्लॉट कलरबार एक लेबल, हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं - फिगर साइज सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच और आसपास पैडिंग को एडजस्ट करें। Numpy का उपयोग करके 5×5 डेटा पॉइंट बनाएं। imshow() . का उपयोग करें डेटा को एक छवि के रूप में प्रदर्शित करने की विधि, अर्थात, एक 2D नि

प्रत्येक मार्कर के ऊपर एक शीर्षक सेट करने के लिए जो Matplotlib में एक ही लेबल का प्रतिनिधित्व करता है, हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं - फिगर साइज सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच और आसपास पैडिंग को एडजस्ट करें। बनाएं x Numpy का उपयोग करके डेटा बिंदु। चार वक्र बनाएं, c1, c2, c3 और c4 प्लॉट () .

पायथन सरफेस प्लॉट में रंग बदलने और ग्रिड लाइन जोड़ने के लिए, हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं - फिगर साइज सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच और आसपास पैडिंग को एडजस्ट करें। बनाएं x, y और ज डेटा अंक numpy का उपयोग कर रहे हैं। एक नया आंकड़ा बनाएं या मौजूदा आंकड़ा सक्रिय करें। आंकड़ा . के साथ 3D अक

Matplotlib शैली का नाम खोजने के लिए, हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं - matplotlib.pyplot को plt के रूप में आयात करें प्रिंट (plt.style.library) उदाहरण import matplotlib.pyplot as plt print(plt.style.library) आउटपुट {'bmh': RcParams({'axes.edgecolor': '#bcbcbc',  

PyCharm का उपयोग करते समय एक pyplot का इंटरेक्टिव प्लॉट प्राप्त करने के लिए, हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं - फिगर साइज सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच और आसपास पैडिंग को एडजस्ट करें। पृष्ठभूमि शैली सेट करें। डेटा को कुल्हाड़ियों पर प्लॉट करें। आकृति प्रदर्शित करने के लिए, दिखाएँ () . का उप

subplot2grid . के साथ सबप्लॉट के बीच रिक्ति बढ़ाने के लिए , हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं - फिगर साइज सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच और आसपास पैडिंग को एडजस्ट करें। सबप्लॉट्स को फिगर में रखने के लिए ग्रिड लेआउट जोड़ें। ग्रिड के सबप्लॉट पैरामीटर अपडेट करें। मौजूदा आंकड़े में एक सबप्लॉट जोड

Matplotlib में स्वतंत्र स्केलिंग के साथ कई ओवरलैपिंग प्लॉट प्राप्त करने के लिए, हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं - फिगर साइज सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच और आसपास पैडिंग को एडजस्ट करें। एक आकृति और सबप्लॉट का एक सेट बनाएं। प्लॉट () . का उपयोग करके डेटा बिंदुओं की सूची तैयार करें एक अलग Y-अक्ष

Matplotlib का उपयोग करके छवियों का एक क्रम प्रदर्शित करने के लिए, हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं - फिगर साइज सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच और आसपास पैडिंग को एडजस्ट करें। उन छवियों की सूची बनाएं जिन्हें खींचा जाना है। कुल्हाड़ियों को बंद करें। छवियों को पुनरावृत्त करें और कुल्हाड़ियों पर

Matplotlib में एक भरा हुआ चाप बनाने के लिए, हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं - फिगर साइज सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच और आसपास पैडिंग को एडजस्ट करें। एक आकृति और सबप्लॉट का एक सेट बनाएं। दो चर प्रारंभ करें, r, yoff । बनाएं x और y Numpy का उपयोग करके डेटा बिंदु। x . के बीच के क्षेत्र को