Matplotlib के साथ स्केलर 2D डेटा की कल्पना करने के लिए, हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं - आकृति का आकार सेट करें और सबप्लॉट के बीच और आसपास पैडिंग समायोजित करें। डेटा नमूनों के लिए एक वैरिएबल, N, को इनिशियलाइज़ करें। numpy का उपयोग करके x और y डेटा बिंदु बनाएं। निर्देशांक सदिशों से निर्देशांक मैट्रि

Matplotlib में एक संचयी वितरण फ़ंक्शन के लॉगरिदमिक प्लॉट को दिखाने के लिए, हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं। कदम आकृति का आकार सेट करें और सबप्लॉट के बीच और आसपास पैडिंग समायोजित करें। नमूना डेटा की संख्या के लिए एक वैरिएबल, N को इनिशियलाइज़ करें। numpy का उपयोग करके डेटा, X2 और F2 बनाएं। प्लॉट X2 और

Matplotlib में मैट्रिक्स पर मास्क लगाने के लिए imshow() , हम उपयोग कर सकते हैं np.ma.masked_where() निचली और ऊपरी सीमा वाली विधि। कदम इनपुट मैट्रिक्स को मास्क करने के लिए दो वैरिएबल, l और u को इनिशियलाइज़ करें। 5×5 आयाम का यादृच्छिक डेटा बनाएं। इनपुट मैट्रिक्स को मास्क करें, l मान से कम, और u से ऊप

दो matplotlib imshow () भूखंडों को एक ही रंगरूप पैमाने पर सेट करने के लिए, हम निम्नलिखित ले सकते हैं कदम आकृति का आकार सेट करें और सबप्लॉट के बीच और आसपास पैडिंग समायोजित करें। Numpy का उपयोग करके d1 और d2 मैट्रिक्स बनाएं। अधिकतम और न्यूनतम मान प्राप्त करने के लिए परिणामी मैट्रिक्स प्राप्त करें। न्

Matplotlib एनिमेशन का उपयोग करके X-अक्ष मानों को अपडेट करने 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। numpy का उपयोग करके x और y डेटा बिंदु बनाएं। अक्ष (कुल्हाड़ी) पर प्लॉट विधि का उपयोग करके

Matplotlib/netwokx में नोड कॉलोरमैप बनाने के लिए, हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं - आकृति का आकार सेट करें और सबप्लॉट के बीच और आसपास पैडिंग समायोजित करें। चक्रीय रूप से जुड़े नोड्स का चक्र ग्राफ़ $C_n$ लौटाएं। नोड्स को एक सर्कल में रखें। Matplotlib के साथ G ग्राफ़ बनाएं। आंकड़ा प्रदर्शित करने के लि

Matplotlib फिगर को PIL इमेज ऑब्जेक्ट में बदलने के लिए, हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं - आकृति का आकार सेट करें और सबप्लॉट के बीच और आसपास पैडिंग समायोजित करें। नया आंकड़ा बनाएं या मौजूदा आंकड़ा सक्रिय करें। प्लॉट () का उपयोग करके एक सूची तैयार करें विधि। इन-मेमोरी बफर इनिशियलाइज़ करें। बफ़र की गई छ

D3.js . में से एनिमेटेड GIF फ़ाइलें बनाने के लिए एनिमेशन, हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं - आकृति का आकार सेट करें और सबप्लॉट के बीच और आसपास पैडिंग समायोजित करें। नया आंकड़ा बनाएं या मौजूदा आंकड़ा सक्रिय करें। वर्तमान आकृति में एक कुल्हाड़ी जोड़ें और इसे वर्तमान कुल्हाड़ी बनाएं। खाली सूचियों वाली ए

Matplotlib में कर्व में कर्सर जोड़ने के लिए, हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं - आकृति का आकार सेट करें और सबप्लॉट के बीच और आसपास पैडिंग समायोजित करें। बनाएं टी और s डेटा अंक numpy का उपयोग कर रहे हैं। एक आकृति और सबप्लॉट का एक सेट बनाएं। प्लॉट पर कर्सर बिंदुओं को अपडेट करने के लिए कर्सर वर्ग का उदाह

Matplotlib आयत किनारे को निर्दिष्ट चौड़ाई के बाहर सेट करने के लिए, हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं - आकृति का आकार सेट करें और सबप्लॉट के बीच और आसपास पैडिंग समायोजित करें। नया आंकड़ा बनाएं या मौजूदा आंकड़ा सक्रिय करें। सबप्लॉट व्यवस्था के हिस्से के रूप में आकृति में एक कुल्हाड़ी जोड़ें। आयत को निर्

आइए एक उदाहरण लेते हैं कि कैसे imshow() एक M×N×4 इनपुट के साथ अल्फा चैनल को हैंडल करता है। कदम आकृति का आकार सेट करें और सबप्लॉट के बीच और आसपास पैडिंग समायोजित करें। दिए गए आकार और प्रकार की एक नई सरणी लौटाएं, जो 1 से भरी हुई है। अल्फा चैनल को संभालें। डेटा को एक छवि के रूप में प्रदर्शित करें, अर्

दो मौजूदा matplotlib भूखंडों को एक भूखंड में मिलाने 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, y1 और y2 डेटा पॉइंट बनाएं। प्लॉट (x, y1) और (x, y2) अंक प्लॉट () का उपयोग कर रहे हैं विधि। वर्तमान अक्षों के xy

पायथन में Matplotlib पर बाहरी किनारों की रूपरेखा तैयार 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। दृश्यमान रूपरेखा किनारों को प्राप्त करने के लिए, x और y डेटा बिंदुओं को 10 और 5 प

Matplotlib के 3D स्कैटर प्लॉट में पारदर्शिता को बंद करने के लिए, हम गहराई का रूप देने के लिए स्कैटर मार्करों को छायांकित करने के लिए डेप्थशेड का उपयोग कर सकते हैं। कदम आकृति का आकार सेट करें और सबप्लॉट के बीच और आसपास पैडिंग समायोजित करें। नया आंकड़ा बनाएं या मौजूदा आंकड़ा सक्रिय करें। सबप्लॉट व्यव

सीबॉर्न हीटमैप या सहसंबंध मैट्रिक्स को चेतन करने के लिए, हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं - आकृति का आकार सेट करें और सबप्लॉट के बीच और आसपास पैडिंग समायोजित करें। नया आंकड़ा बनाएं या मौजूदा आंकड़ा सक्रिय करें। एक आयाम टपल बनाएं। सीबॉर्न हीटमैप बनाएं। एक init()बनाएं पहले हीटमैप के लिए विधि। FuncAnima

Mac पर Python का उपयोग करके plt.show() को अधिकतम करने के लिए, हम full_screen_toggle() का उपयोग कर सकते हैं। कदम आकृति का आकार सेट करें और सबप्लॉट के बीच और आसपास पैडिंग समायोजित करें। वर्तमान आंकड़े में एक सबप्लॉट जोड़ें। इनपुट सूची के साथ एक पाइचार्ट बनाएं। वर्तमान आंकड़े का चित्र प्रबंधक प्राप्त

पायथन के साथ एक वर्गाकार छवि को 256 बड़े पिक्सेल में पिक्सेलेट करने के लिए, हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं - आकृति का आकार सेट करें और सबप्लॉट के बीच और आसपास पैडिंग समायोजित करें। दी गई छवि फ़ाइल को खोलें और पहचानें। छवि के नमूनों का आकार बदलें। परिणामस्वरूप चित्र बनाएं और उनका आकार बदलें। परिणामस

Matplotlib में पहले वाले के नीचे दूसरा X-अक्ष जोड़ने के लिए, हम निम्नलिखित को ले सकते हैं कदम आकृति का आकार सेट करें और सबप्लॉट के बीच और आसपास पैडिंग समायोजित करें। gca() . का उपयोग करके वर्तमान अक्ष (ax1) प्राप्त करें विधि। Y-अक्ष को साझा करते हुए एक जुड़वां अक्ष (ax2) बनाएं। एक्स-एक्सिस टिक को ए

Misc.imread के साथ लाल, हरे और नीले चैनलों में एक छवि को स्लाइस करने के लिए, हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं - आकृति का आकार सेट करें और सबप्लॉट के बीच और आसपास पैडिंग समायोजित करें। किसी फ़ाइल से एक छवि को एक सरणी में पढ़ें। कलरमैप और शीर्षकों की सूचियां बनाएं। एक आकृति और सबप्लॉट का एक सेट बनाएं।

पाइलैब (पाइप्लॉट) स्कैटर प्लॉट में विभिन्न बिंदुओं के लिए अलग-अलग मार्करों का उपयोग करने के लिए, हम निम्नलिखित चरणों का उपयोग कर सकते हैं - आकृति का आकार सेट करें और सबप्लॉट के बीच और आसपास पैडिंग समायोजित करें। नमूना डेटा की संख्या के लिए एक वैरिएबल, N को इनिशियलाइज़ करें। x और y यादृच्छिक डेटा बि