अलग-अलग बिन्स के साथ इंटरप्रेटेड हिस्टोग्राम बिन्स प्लॉट करने के लिए, हम निम्न चरण अपना सकते हैं: फिगर साइज सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच और आसपास पैडिंग एडजस्ट करें। हिस्टोग्राम में प्लॉट करने के लिए डेटा की लिस्ट बनाएं। करंट फिगर में सबप्लॉट जोड़ें, nrows=1, ncols=3 और index=1। data; bins संख्या

Matplotlib से बॉक्सप्लॉट बनाने के लिए, हम निम्न चरण अपना सकते हैं: फिगर साइज सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच और आसपास पैडिंग एडजस्ट करें। xticks की लिस्ट बनाएं। xticks डेटा के साथ बॉक्सप्लॉट प्लॉट करें। 45° रोटेशन के साथ xticks और xtick लेबल्स सेट करें। फिगर डिस्प्ले करने के लिए show() मेथड का उपयोग

Python Matplotlib में शर्त के आधार पर मल्टीकलर्ड लाइन प्लॉट करने के लिए, हम निम्न चरण अपना सकते हैं: फिगर साइज सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच और आसपास पैडिंग एडजस्ट करें। Numpy का उपयोग करके y डेटा पॉइंट्स बनाएं। कलर्स को अलग करने के लिए l और u डेटा पॉइंट्स बनाएं। अलग-अलग कलर्स के साथ plot() मेथड का

Matplotlib में प्लॉट से सभी लीजेंड्स प्राप्त करने के लिए, हम एक्सिस की सभी प्रॉपर्टीज़ प्राप्त करने के लिए get_children() मेथड का उपयोग कर सकते हैं, फिर सभी प्रॉपर्टीज़ को इटरेट करें। यदि कोई आइटम Legend का इंस्टेंस है, तो लीजेंड टेक्स्ट प्राप्त करें। चरण फिगर साइज सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच और

hist() मेथड Matplotlib में n, bins और patches रिटर्न करता है। Patches हिस्टोग्राम बनाने के लिए उपयोग किए जाने वाले इंडिविजुअल आर्टिस्ट्स के कंटेनर होते हैं या ऐसे कंटेनर्स की लिस्ट यदि मल्टीपल इनपुट डेटासेट हैं। Bins रेंज में समान-चौड़ाई वाले बिन्स की संख्या को परिभाषित करते हैं। चरण फिगर साइज से

matplotlib.animation के लिए ffmpeg इनेबल करने के लिए, हम निम्न चरण अपना सकते हैं: फिगर साइज सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच और आसपास पैडिंग एडजस्ट करें। ffmpeg डायरेक्टरी सेट करें। figure() मेथड का उपयोग करके एक नया फिगर बनाएं या मौजूदा फिगर को एक्टिवेट करें। सबप्लॉट व्यवस्था के हिस्से के रूप में फिग

Matplotlib टेबल में कॉलम का बैकग्राउंड कलर सेट करने के लिए, हम निम्न चरण अपना सकते हैं: फिगर साइज सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच और आसपास पैडिंग एडजस्ट करें। कॉलम्स एट्रिब्यूट के लिए टुपल बनाएं। रिकॉर्ड्स की लिस्ट ऑफ लिस्ट्स बनाएं। प्रत्येक सेल के कलर की लिस्ट ऑफ लिस्ट्स बनाएं। एक फिगर और सबप्लॉट्स

सर्कुलर matplotlib.pyplot.contourf बनाने के लिए, हम निम्न चरण अपना सकते हैं: फिगर साइज सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच और आसपास पैडिंग एडजस्ट करें। Numpy का उपयोग करके x, y, a, b और c डेटा पॉइंट्स बनाएं। एक फिगर और सबप्लॉट्स का सेट बनाएं। contourf() मेथड का उपयोग करके कंटूर प्लॉट बनाएं। आस्पेक्ट रेशि

Matplotlib का उपयोग करके दो हिस्टोग्राम्स को साइड-बाय-साइड प्लॉट करने के लिए, हम निम्न चरण अपना सकते हैं: फिगर साइज सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच और आसपास पैडिंग एडजस्ट करें। दो डेटाफ्रेम्स, df1 और df2, बनाएं दो-आयामी, आकार-परिवर्तनीय, संभावित रूप से विषम सारणीबद्ध डेटा के। एक फिगर और सबप्लॉट्स का

आइए एक उदाहरण देखें कि Matplotlib में MatLab के surf(x,y,z,c) का वही प्रभाव कैसे प्राप्त करें। चरण फिगर साइज 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 एक ax जोड़ें। Numpy का उपयोग करक

Seaborn के साथ Python में 3 कॉलम के लिए हीटमैप प्लॉट करने के लिए, हम निम्न चरण अपना सकते हैं: फिगर साइज सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच और आसपास पैडिंग एडजस्ट करें। 3 कॉलम के साथ एक डेटाफ्रेम, df, बनाएं। आयताकार डेटा को कलर-एन्कोडेड मैट्रिक्स के रूप में प्लॉट करें। फिगर डिस्प्ले करने के लिए show() मे

जब हम matplotlib इम्पोर्ट करते हैं, तो हम इसकी सभी लाइब्रेरीज़ इम्पोर्ट कर रहे होते हैं, जबकि matplotlib.pyplot इम्पोर्ट करने से केवल pyplot की प्रॉपर्टीज़ इम्पोर्ट होती हैं। चरण matplotlib.pyplot को plt के रूप में इम्पोर्ट करें फिगर साइज सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच और आसपास पैडिंग एडजस्ट करें।

Matplotlib में लीजेंड रो में शीर्षक जोड़ने के लिए, हम निम्न चरण अपना सकते हैं: फिगर साइज सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच और आसपास पैडिंग एडजस्ट करें। Numpy का उपयोग करके y डेटा पॉइंट्स बनाएं। मार्कर्स और लेबल्स की लिस्ट बनाएं। एक फिगर और सबप्लॉट्स का सेट बनाएं। अलग-अलग लेबल्स और मार्कर्स के साथ plot(

बार प्लॉट में बार्स को आरोही क्रम में सॉर्ट करने के लिए, हम निम्न चरण अपना सकते हैं: फिगर साइज सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच और आसपास पैडिंग एडजस्ट करें। बार प्लॉट्स के लिए डेटा की लिस्ट बनाएं। bar() मेथड का उपयोग करके बार प्लॉट बनाएं, सॉर्टेड डेटा के साथ। फिगर डिस्प्ले करने के लिए show() मेथड का उ

Matplotlib में पैच को लेबल करने के लिए, हम निम्न चरण अपना सकते हैं: फिगर साइज सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच और आसपास पैडिंग एडजस्ट करें। रेक्टेंगल पैच का सेंटर इनिशियलाइज़ करें। एक नया फिगर बनाएं या मौजूदा फिगर को एक्टिवेट करें। सबप्लॉट व्यवस्था के हिस्से के रूप में फिगर में एक ax जोड़ें। एक्सेस के

Matplotlib में कंटूर मैप पर विशिष्ट लेवल को मार्क करने के लिए, हम निम्न चरण अपना सकते हैं: फिगर साइज सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच और आसपास पैडिंग एडजस्ट करें। Numpy का उपयोग करके x, y और z डेटा पॉइंट्स बनाएं। कंटूर प्लॉट बनाने के लिए contour() मेथड का उपयोग करें। कंटूर प्लॉट को लेबल करें। फिगर डिस

Matplotlib में मेजर टिक लेबल्स छुपाते हुए माइनर टिक लेबल्स दिखाने के लिए, हम निम्न चरण अपना सकते हैं: फिगर साइज सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच और आसपास पैडिंग एडजस्ट करें। Numpy का उपयोग करके x और y डेटा पॉइंट्स बनाएं। x और y डेटा पॉइंट्स प्लॉट करें। setp() मेथड का उपयोग करके आर्टिस्ट ऑब्जेक्ट पर प्

Matplotlib में एक्सिस की यूनिट लंबाई सेट करने के लिए, हम एक्सिस के स्केल फैक्टर के साथ xlim या ylim का उपयोग कर सकते हैं, यानी यूनिट लंबाई गुणा। चरण फिगर साइज सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच और आसपास पैडिंग एडजस्ट करें। Numpy का उपयोग करके x और y डेटा पॉइंट्स बनाएं। plot() मेथड का उपयोग करके x और y

Matplotlib में एक्सिस टिक्स में दशमलव बिंदु के बाद के अंकों को हटाने के लिए, हम निम्न चरण अपना सकते हैं: फिगर साइज सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच और आसपास पैडिंग एडजस्ट करें। Numpy का उपयोग करके x और y डेटा पॉइंट्स बनाएं। एक फिगर और सबप्लॉट्स का सेट बनाएं। xtick लेबल्स को केवल अंकों में सेट करने के

Matplotlib 2D कंटूर प्लॉटिंग का उपयोग करके अतिरिक्त कंटूर लाइन्स जोड़ने के लिए, हम निम्न चरण अपना सकते हैं: फिगर साइज सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच और आसपास पैडिंग एडजस्ट करें। z डेटा पॉइंट्स को x और y से प्राप्त करने के लिए एक फंक्शन f(x, y) बनाएं। Numpy का उपयोग करके x और y डेटा पॉइंट्स बनाएं। Nu