Conda के साथ Matplotlib पैकेज स्थापित करने के लिए, निम्न में से कोई एक चलाएँ - conda install -c conda-forge matplotlib-base conda install -c conda-forge/label/testing matplotlib-base conda install -c conda-forge/label/testing/gcc7 matplotlib-base conda install -c conda-forge/label/cf202003 matplotli

एक समूह के भीतर पंडों में कई बारप्लॉट बनाते समय बार के बीच की जगह को बदलने के लिए, हम प्लॉट () में लाइनविड्थ का उपयोग कर सकते हैं। विधि। कदम आकृति का आकार सेट करें और सबप्लॉट के बीच और आसपास पैडिंग समायोजित करें। दो कॉलम के साथ एक डिक्शनरी बनाएं। एक द्वि-आयामी, आकार-परिवर्तनीय, संभावित रूप से विषम

एक फ़ैक्टरप्लॉट में लाइनविड्थ और मार्कर को अलग-अलग बदलने के लिए, हम निम्नलिखित चरणों का उपयोग कर सकते हैं - आकृति का आकार सेट करें और सबप्लॉट के बीच और आसपास पैडिंग समायोजित करें। ऑनलाइन रिपॉजिटरी से एक उदाहरण डेटासेट लोड करें। factorplot() का उपयोग करें पैमाने . के साथ विधि मार्कर का आकार बदलने के

माउस की एक कुंजी दबाए जाने तक पाइलैब आकृति को रोकने के लिए, हम उपयोग कर सकते हैंbutton_press_event महत्वपूर्ण घटना। कदम आकृति का आकार सेट करें और सबप्लॉट के बीच और आसपास पैडिंग समायोजित करें। TkAgg सेट करें पृष्ठभूमि। सहभागी मोड चालू करें। नया आंकड़ा बनाएं या मौजूदा आंकड़ा सक्रिय करें। एक चर बनाएं,

Matplotlib में imshow() में लेजेंड जोड़ने 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 यादृच्छिक डेटा बनाएं। रंग मानचित्र प्रारंभ करें। नमूना डेटा से अद्वितीय डेटा बिंदु प्राप्त करें, चरण 2। किंवदंती पर रखने के

Matplotlib का उपयोग करके घटनाओं को समय पर प्लॉट करने के लिए, हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं - आकृति का आकार सेट करें और सबप्लॉट के बीच और आसपास पैडिंग समायोजित करें उन डेटा बिंदुओं की सूची बनाएं, जहां घटना हो सकती है। एक क्षैतिज रेखा को y, xmin और xmax के साथ प्लॉट करें। दिए गए स्थानों पर समान समा

पाइप्लॉट फंक्शन को फिगर इंस्टेंस से जोड़ने के लिए, हम figure() . का उपयोग कर सकते हैं विधि और उसमें एक कुल्हाड़ी जोड़ें। कदम आकृति का आकार सेट करें और सबप्लॉट के बीच और आसपास पैडिंग समायोजित करें। एक नया आंकड़ा बनाएं या figure() . का उपयोग करके मौजूदा आंकड़े को सक्रिय करें विधि। एक ~.axes.Axes जोड

यह जाँचने के लिए कि Matplotlib का pylab/pyplot बैकएंड इनलाइन चलता है, हम get_backend() का उपयोग कर सकते हैं विधि।विधि वर्तमान बैकएंड का नाम लौटाती है। उदाहरण import matplotlib inline = matplotlib.get_backend() print("Backend: ", inline) आउटपुट Backend: Qt5Agg

सीबॉर्न के लिए आरेख का शीर्षक दिखाने के लिए pairplot() , हम उपयोग कर सकते हैं pp.fig.suptitle() विधि। कदम आकृति का आकार सेट करें और सबप्लॉट के बीच और आसपास पैडिंग समायोजित करें। पंडों का डेटाफ़्रेम बनाएं, यानी एक द्वि-आयामी, आकार-परिवर्तनीय, संभावित रूप से विषम सारणीबद्ध डेटा। किसी डेटासेट में जोड़

संग्रहों के साथ एक हिस्टोग्राम तैयार करने के लिए। काउंटर, हम bar() . का उपयोग कर सकते हैं तरीका। बार () . में विधि, हम उपयोग कर सकते हैं संग्रह.काउंटर() प्रत्येक तत्व के लिए आवृत्ति प्राप्त करने के लिए। तत्वों और उनकी आवृत्ति को ऊंचाई के रूप में रखें। कदम आकृति का आकार सेट करें और सबप्लॉट के बीच और

सभी खुले Matplotlib आंकड़ों को एक बार में एक फ़ाइल में सहेजने 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 (fig1) या figure() . का उपयोग करके मौजूदा आंकड़े को सक्रिय करें विधि। पहली पंक्ति को प्लॉट () का उपयोग करके

Matplotlib में चर लंबाई डेटा के साथ एक बॉक्सप्लॉट बनाने 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 सूची बनाएं। boxplot() का उपयोग करके एक बॉक्स और व्हिस्कर प्लॉट बनाएं विधि। आंकड़ा प्रदर्शित करने के लिए, दिखाएं ()

पाइप्लॉट का उपयोग करके स्टेप कर्व के नीचे के क्षेत्र को भरने के लिए, हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं कदम आकृति का आकार सेट करें और सबप्लॉट के बीच और आसपास पैडिंग समायोजित करें। यादृच्छिक डेटा बिंदु बनाएं, x , y1 और y2 , numpy का उपयोग करते हुए। वक्र के नीचे के क्षेत्र को भरने के लिए, x . लगाएं और y

Matplotlib में लाइनों को छिपाने के लिए, हम line.remove() . का उपयोग कर सकते हैं 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। लाइनें बनाएं, यानी लाइन1 और लाइन2, प्लॉट () . का उपयोग करके विधि। पंक्तियों को छिपा

Matplotlib के साथ लॉग-स्केल पर मामूली टिक लेबल दिखाने 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। प्लॉट x और y साजिश () . का उपयोग करके डेटा बिंदु विधि gca() का उपयोग करके वर्तमान अ

Matplotlib में दो रेखा खंडों के प्रतिच्छेदन को खोजने के लिए और उस बिंदु के माध्यम से क्षैतिज और लंबवत रेखाओं को पार करने के लिए, हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं - आकृति का आकार सेट करें और सबप्लॉट के बीच और आसपास पैडिंग समायोजित करें। ढलान का उपयोग करके दो पंक्तियां बनाएं (m1, m2) और इंटरसेप्ट करता

ध्रुवीय अक्षों पर ज्या वक्र आलेखित 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 एक ~.axes.Axes जोड़ें एक सबप्लॉट व्यवस्था के हिस्से के रूप में

एक ही iPython नोटबुक में एक ही Matplotlib आकृति को कई बार दिखाने 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। उस अक्ष पर डेटा बिंदुओं को प्लॉट करें। वर्तमान आंकड़ा फिर से दिखाने के लिए, fig.show

Matplotlib Python में पंडों के डेटाफ्रेम में एक क्षेत्र 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। पंडों का डेटाफ़्रेम बनाएं, यानी एक द्वि-आयामी, आकार-परिवर्तनीय, संभावित रूप से विषम सारणीबद्ध डेटा। ग्राफ़ प्लॉट के

पायथन फाइलों, वस्तुओं को संभालने और विभिन्न एप्लिकेशन बनाने में सक्षम है। हम पूरी तरह से फीचर्ड एप्लिकेशन बनाने और विकसित करने के लिए पायथन के एक्सटेंशन और पैकेज का उपयोग कर सकते हैं। मान लीजिए आप अपने सिस्टम में फाइलों को नियंत्रित करना चाहते हैं; फिर पायथन एक ओएस मॉड्यूल प्रदान करता है जिसमें सिस