पायथन के Matplotlib का उपयोग करके एक छवि को फिर से बनाने 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। gca() विधि का उपयोग करके वर्तमान अक्ष प्राप्त करें। वर्तमान आंकड़ा दिखाएं। 20 की स

Matplotlib में एक अक्ष पर एकल इकाई की लंबाई प्राप्त करने के लिए, हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं - आकृति का आकार सेट करें और सबप्लॉट के बीच और आसपास पैडिंग समायोजित करें। बनाएं x और y डेटा अंक numpy का उपयोग कर रहे हैं। एक नया आंकड़ा बनाएं या आंकड़ा () . का उपयोग करके मौजूदा आंकड़े को सक्रिय करें वि

Matplotlib का उपयोग करके पंडों में खजूर के कर्नेल घनत्व प्लॉट 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। एक पांडा डेटाफ़्रेम बनाएँ। पंडों के दिनांक कॉलम को प्रारूपित करें। पंडों की तारीख को नाम से कर्नेल घनत्व अनुमा

पायथन में स्क्रिप्ट चलने के दौरान आंकड़ों में हेरफेर करने के लिए, हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं - आकृति का आकार सेट करें और सबप्लॉट के बीच और आसपास पैडिंग समायोजित करें। एक नया आंकड़ा बनाएं या आंकड़ा () . का उपयोग करके मौजूदा आंकड़े को सक्रिय करें विधि। वर्तमान अक्ष प्राप्त करें, कुल्हाड़ी, और वर्

माटप्लोटलिब को प्लॉट करने के लिए PySpark SQL का उपयोग करना परिणाम, हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं- आकृति का आकार सेट करें और सबप्लॉट के बीच और आसपास पैडिंग समायोजित करें। उदाहरण प्राप्त करें जो स्पार्क कार्यक्षमता के लिए मुख्य प्रवेश बिंदु है। स्पार्क एसक्यूएल के एक प्रकार का उदाहरण प्राप्त करें ज

Matplotlib में एक डाइवर्जिंग स्टैक्ड बार चार्ट बनाने के लिए, हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं - आकृति का आकार सेट करें और सबप्लॉट के बीच और आसपास पैडिंग समायोजित करें। एक चर प्रारंभ करें N सूचकांकों की संख्या प्राप्त करने के लिए। पाएं पुरुषों का मतलब, महिलाओं का मतलब, पुरुषों का मतलब और womenStd tupl

NetworkX के साथ घुमावदार किनारों को बनाने के लिए Python3 में, हम connectionstyle=arc3, ​​rad=0.4 का उपयोग कर सकते हैं। कदम आकृति का आकार सेट करें और सबप्लॉट के बीच और आसपास पैडिंग समायोजित करें। किनारों, नाम और ग्राफ़ विशेषताओं वाले ग्राफ़ को प्रारंभ करें। बनाए गए ग्राफ़ में नोड्स जोड़ें। किनारों

पायथन में एक ऐरे 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। दो सरणियाँ बनाएँ, x और y , numpy का उपयोग करते हुए। वक्र का शीर्षक शीर्षक () का उपयोग करके सेट करें विधि। प्लॉट x और y लाल रंग के साथ डेटा बिंदु। आंकड़ा प्

पायथन में एक प्लॉट में निर्देशांक दिखाने के लिए, हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं - आकृति का आकार सेट करें और सबप्लॉट के बीच और आसपास पैडिंग समायोजित करें। x . की सूचियां बनाएं और y डेटा बिंदु। प्लॉट x और y लाल रंग और तारांकित मार्कर के साथ डेटा बिंदु कुछ अक्ष गुण सेट करें। पुनरावृत्ति x और y प्लॉट प

पायथन में कलरबार ओरिएंटेशन को हॉरिजॉन्टल बनाने के लिए, हम Orientation=horizontal का उपयोग कर सकते हैं तर्क में। कदम आकृति का आकार सेट करें और सबप्लॉट के बीच और आसपास पैडिंग समायोजित करें। यादृच्छिक बनाएं x , y और z डेटा अंक numpy का उपयोग कर रहे हैं। एक आकृति और सबप्लॉट का एक सेट बनाएं। स्कैटर () क

xkcd प्राप्त करने के लिए फ़ॉन्ट काम कर रहा है, हम plt.xkcd() . का उपयोग कर सकते हैं स्केच-शैली आरेखण मोड चालू करने के लिए। कदम आकृति का आकार सेट करें और सबप्लॉट के बीच और आसपास पैडिंग समायोजित करें। बनाएं x और y डेटा अंक numpy का उपयोग कर रहे हैं। plt.xkcd() का उपयोग करें स्केच-शैली आरेखण मोड चालू

कई matplotlib axes सबप्लॉट को एक आकृति में संयोजित करने के लिए, हम subplots() का उपयोग कर सकते हैं nrow=2. . के साथ विधि कदम आकृति का आकार सेट करें और सबप्लॉट के बीच और आसपास पैडिंग समायोजित करें। बनाएं x , y1 और y2 डेटा अंक numpy का उपयोग कर रहे हैं। एक आकृति और सबप्लॉट का एक सेट बनाएं। प्लॉट x,

Matplotlib में 3D प्लॉट_सर्फेस को चेतन करने के लिए, हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं- मेष ग्रिड की संख्या के लिए चर प्रारंभ करें (N) , आवृत्ति प्रति सेकंड (एफपीएस) किसी फ़ंक्शन को कॉल करने के लिए, और संख्याओं को फ़्रेम करने के लिए (frn) । बनाएं x , y और z वक्र के लिए सरणी। एक z-सरणी बनाने के लिए एक फ

Jupyter नोटबुक में विशिष्ट आंकड़ों के लिए प्रोग्रामेटिक रूप से बातचीत को रोकने के लिए, हम plt.off() का उपयोग कर सकते हैं उसके बाद किसी भी बातचीत को रोकने के लिए। निम्नलिखित कमांड को क्रमिक रूप से निष्पादित करें - %matplotlib ऑटो matplotlib.pyplot को plt के रूप में आयात करें plt.rcParams[figure.fig

semilogx बनाने के लिए और सेमीलॉजी प्लॉट, 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। बिखरा और प्लॉट x और y डेटा बिंदु। एक्स अक्ष पर लॉग स्केलिंग के साथ एक प्लॉट बनाएं। Y अक्ष पर लॉग स्केलिंग

Matplotlib में हिस्टैरिसीस थ्रेशोल्ड प्लॉट 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। पोम्पेई से कुछ ग्रीक सिक्के, ग्रीक सिक्के लोड करें। ढूंढें, उच्च , निम्न , और किनारों सोबेल . का उपयो

पायथन मैटप्लोटलिब में तीसरे स्तर की टिक 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 टी और s प्लॉट () . का उपयोग करके विधि। Y-अक्ष

पाइप्लॉट में अधिकतम मान को एनोटेट 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। x की सूची बनाएं और y डेटा बिंदु। प्लॉट x और y डेटा अंक numpy का उपयोग कर रहे हैं। Y सरणी में अधिकतम

एक प्लॉट के आकार को xgboost.plot_importance, में बदलने के लिए हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं - आकृति का आकार सेट करें और सबप्लॉट के बीच और आसपास पैडिंग समायोजित करें। डेटा को csv . से लोड करें फ़ाइल। x प्राप्त करें और y लोड किए गए डेटासेट से डेटा। xgboost.XGBCClassifier.feature_importances_ मॉडल प्

Matplotlib में पाई चार्ट में ऑटोपेक्ट टेक्स्ट का रंग सफेद करने के लिए, हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं - आकृति का आकार सेट करें और सबप्लॉट के बीच और आसपास पैडिंग समायोजित करें। घंटे, की एक सूची बनाएं गतिविधियां, और रंग पाई चार्ट बनाने के लिए। .Text . की एक सूची बनाएं पाई चार्ट बनाते समय संख्यात्मक ल