Matplotlib में डिस्प्ले रेंज सबप्लॉट या एररबार सेट 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। एक आकृति और सबप्लॉट का एक सेट बनाएं। प्लॉट y बनाम x लाइनों और/या मार्कर के रूप में सं

सीबॉर्न में एक झुंड भूखंड के ऊपर एक बॉक्स प्लॉट को मढ़ा हुआ प्लॉट करने के लिए, हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं - आकृति का आकार सेट करें और सबप्लॉट के बीच और आसपास पैडिंग समायोजित करें। पंडों का डेटाफ़्रेम बनाएं, यानी द्वि-आयामी, आकार-परिवर्तनीय, संभावित रूप से विषम सारणीबद्ध डेटा। प्लॉटर, स्वर्मप्लॉ

पंडों/मैटप्लोटलिब के खिलाफ हिस्टोग्राम प्लॉट करने के लिए, हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं - आकृति का आकार सेट करें और सबप्लॉट के बीच और आसपास पैडिंग समायोजित करें। पंडों के डेटाफ़्रेम का उपयोग करके संभावित रूप से विषम सारणीबद्ध डेटा बनाएं। हिस्टोग्राम बनाने के लिए डेटाफ़्रेम का उपयोग करें। आंकड़ा प्

पायथन प्लॉट में वाई-अक्ष को रेडियन में सेट 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। आकृति () पद्धति का उपयोग करके एक नया आंकड़ा बनाएं या मौजूदा आंकड़े को सक्रिय करें। सबप्लॉट व्

Matplotlib में बंद किए गए आंकड़े को दिखाने के लिए, हम एक नया कैनवास प्रबंधक बना सकते हैं और पिछले आंकड़े को एक नए कैनवास आकृति में संग्रहीत 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। numpy का उपयोग करके x औ

एक मैटप्लोटलिब कॉलोरमैप बनाने के लिए जो विशेष रूप से एक मान को मानता है, हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं - आकृति का आकार सेट करें और सबप्लॉट के बीच और आसपास पैडिंग समायोजित करें। एक कॉलोरमैप उदाहरण प्राप्त करें, नाम है इंद्रधनुष . set_under(red) का उपयोग करके, निम्न श्रेणी के मानों के लिए रंग सेट कर

imshow() . का उपयोग करके matplotlib के साथ गैर-रैखिक Y-अक्ष वाली छवि को प्लॉट करने के लिए विधि, हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं - आकृति का आकार सेट करें और सबप्लॉट के बीच और आसपास पैडिंग समायोजित करें। वर्तमान आंकड़े में एक सबप्लॉट जोड़ें। गैर-रेखीय Y-अक्ष टिक सेट करें। numpy का उपयोग करके यादृच्छिक

लिब्रोसा एक पायथन पैकेज है जो ऑडियो और संगीत फ़ाइलों का विश्लेषण करने में मदद करता है। यह पैकेज संगीत पुनर्प्राप्ति सूचना प्रणाली बनाने में भी मदद करता है। इस लेख में, हम देखेंगे कि लिब्रोसा स्पेक्ट्रोग्राम प्लॉट को विशिष्ट आकार की छवि के रूप में कैसे सहेजा जाए। कदम फिगर साइज सेट करें और सबप्लॉट्

एक मार्कर के रूप में Font Awesome प्रतीक का उपयोग करने के लिए, हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं - आकृति का आकार सेट करें और सबप्लॉट के बीच और आसपास पैडिंग समायोजित करें। प्रतीकों की सूची बनाएं; प्लॉट किया जाना है। numpy का उपयोग करके x और y डेटा बिंदु बनाएं। एक नया आंकड़ा बनाएं या आंकड़ा () . का उपयो

MLPCIassifier से (loss_curve_) द्वारा प्राप्त हानि मूल्यों को उचित रूप से प्लॉट करने के लिए, हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं - आकृति का आकार सेट करें और सबप्लॉट के बीच और आसपास पैडिंग समायोजित करें। परम बनाएं, शब्दकोशों की सूची बनाएं। लेबल और प्लॉट तर्कों की एक सूची बनाएं। nrows=2 और ncols= के साथ ए

Matplotlib में एकल X-अक्ष टिक लेबल का रंग 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। सबप्लॉट व्यवस्था के हिस्से के रूप में आकृति में ~.axes.Axes जोड़ें। numpy का उपयोग करके x औ

यह जाँचने के लिए कि अंक दीर्घवृत्त के अंदर हैं या नहीं, सम्‍मिलित_प्वाइंट विधि की तुलना में, 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। पहलू अनुपात, बराबर सेट करें। numpy का उपयोग करके x और y डेटा बिं

न्यूनतम चौरसाई के साथ matplotlib के साथ एक लाइन (बहुभुज श्रृंखला) को प्लॉट करने के लिए, हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं - आकृति का आकार सेट करें और सबप्लॉट के बीच और आसपास पैडिंग समायोजित करें। डेटा बिंदुओं की संख्या प्राप्त करने के लिए एक चर, एन को प्रारंभ करें। numpy का उपयोग करके x और y डेटा बिंद

Matplotlib के साथ स्कैटरप्लॉट एनिमेशन को बचाने के लिए, हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं - आकृति का आकार सेट करें और सबप्लॉट के बीच और आसपास पैडिंग समायोजित करें। चार चर, चरण, नोड, स्थिति और समाधान प्रारंभ करें। सूची में स्थिति और समाधान मान जोड़ें। एक आकृति और सबप्लॉट का एक सेट बनाएं। मार्कर आकार के

X-अक्ष के लिए टिक आवृत्ति को समायोजित करने के लिए, हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं - आकृति का आकार सेट करें और सबप्लॉट के बीच और आसपास पैडिंग समायोजित करें। नमूना डेटा बिंदुओं की संख्या के लिए एक चर, एन, प्रारंभ करें। numpy का उपयोग करके x और y डेटा बिंदु बनाएं। प्लॉट x और y डेटा पॉइंट प्लॉट () . का

सीबॉर्न डिस्ट्रीब्यूशन प्लॉट में वक्र के नीचे के क्षेत्र को भरने के लिए, हम distplot() . का उपयोग कर सकते हैं और भरें_बीच () तरीके। कदम आकृति का आकार सेट करें और सबप्लॉट के बीच और आसपास पैडिंग समायोजित करें। डेटा बिंदुओं की सूची बनाएं। अवलोकनों का एकतरफा वितरण प्लॉट करें। वक्र के नीचे के क्षेत्र को

Matplotlib में 3D पैच संग्रह को प्लॉट 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। वर्तमान कुल्हाड़ियों को प्राप्त करें और प्रक्षेपण को 3d के रूप में सेट करें। पुनरावृत्ति [x, y,

Y-अक्ष के लिए टिक आवृत्ति को समायोजित करने के लिए, हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं - आकृति का आकार सेट करें और सबप्लॉट के बीच और आसपास पैडिंग समायोजित करें। नमूना डेटा बिंदुओं की संख्या के लिए एक चर, एन, प्रारंभ करें। numpy का उपयोग करके x और y डेटा बिंदु बनाएं। प्लॉट x और y डेटा पॉइंट प्लॉट () . का

पायथन में matplotlib 2.0 ax ऑब्जेक्ट में ब्लैक बॉर्डर जोड़ने के लिए, हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं - आकृति का आकार सेट करें और सबप्लॉट के बीच और आसपास पैडिंग समायोजित करें। अक्ष के किनारे के रंग को काले रंग में सेट करें। अक्ष की लाइनविड्थ को 2.50 पर सेट करें। नमूना डेटा की संख्या प्राप्त करने के ल

pyplot.arrow का उपयोग करने के लिए या पैच.एरो () matplotlib में, हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं - आकृति का आकार सेट करें और सबप्लॉट के बीच और आसपास पैडिंग समायोजित करें। चार वैरिएबल, x_tail, y_tail, x_head और y_head को इनिशियलाइज़ करें। एक आकृति और सबप्लॉट का एक सेट बनाएं। एक फैंसी तीर उदाहरण प्राप्