Conda के साथ Matplotlib पैकेज इंस्टॉल करने के लिए, निम्नलिखित में से कोई एक चलाएं - 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 mat

Pandas में एक ग्रुप के भीतर एकाधिक बारप्लॉट बनाते समय बार्स के बीच स्पेस बदलने के लिए, हम plot() मेथड में linewidth का उपयोग कर सकते हैं। चरण फिगर का आकार सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच और आसपास पैडिंग समायोजित करें। दो कॉलम के साथ एक डिक्शनरी बनाएं। दो-आयामी, आकार-परिवर्तनीय, संभावित रूप से विषम सा

फैक्टरप्लॉट में लाइनविड्थ और मार्करसाइज को अलग-अलग बदलने के लिए, हम निम्नलिखित चरण अपना सकते हैं - फिगर का आकार सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच और आसपास पैडिंग समायोजित करें। ऑनलाइन रिपॉजिटरी से एक उदाहरण डेटासेट लोड करें। scale के साथ factorplot() मेथड का उपयोग करके मार्कर साइज बदलें। फिगर प्रदर्शित

पायलैब फिगर को तब तक रोकने के लिए जब तक कोई कुंजी दबाई जाए या माउस क्लिक किया जाए, हम button_press_event की इवेंट का उपयोग कर सकते हैं। चरण फिगर का आकार सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच और आसपास पैडिंग समायोजित करें। TkAgg बैकग्राउंड सेट करें। इंटरएक्टिव मोड ON करें। नया फिगर बनाएं या मौजूदा को सक्रिय

Matplotlib में imshow() में लीजेंड जोड़ने के लिए, हम निम्नलिखित चरण अपना सकते हैं - फिगर का आकार सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच और आसपास पैडिंग समायोजित करें। NumPy का उपयोग करके रैंडम डेटा बनाएं। एक कलर मैप इनिशियलाइज़ करें। सैंपल डेटा (चरण 2) से यूनिक डेटा पॉइंट्स प्राप्त करें। लीजेंड पर रखने के ल

Matplotlib का उपयोग करके समय पर इवेंट्स प्लॉट करने के लिए, हम निम्नलिखित चरण अपना सकते हैं - फिगर का आकार सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच और आसपास पैडिंग समायोजित करें। डेटा पॉइंट्स की सूची बनाएं, जहां इवेंट घटित हो सकता है। y, xmin और xmax के साथ क्षैतिज रेखा प्लॉट करें। दिए गए स्थानों पर समानांतर स

Matplotlib में pyplot फंक्शन को फिगर इंस्टेंस से अटैच करने के लिए, हम figure() मेथड का उपयोग कर सकते हैं और इसमें एक्सिस जोड़ सकते हैं। चरण फिगर का आकार सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच और आसपास पैडिंग समायोजित करें। figure() मेथड का उपयोग करके नया फिगर बनाएं या मौजूदा को सक्रिय करें। सबप्लॉट व्यवस्था

Matplotlib के pylab/pyplot बैकएंड के इंलाइन चलने की जांच करने के लिए, हम get_backend() मेथड का उपयोग कर सकते हैं। यह मेथड वर्तमान बैकएंड का नाम लौटाता है। उदाहरण import matplotlib inline = matplotlib.get_backend() print(Backend: , inline) आउटपुट Backend: Qt5Agg

Seaborn pairplot() के डायग्राम के लिए शीर्षक दिखाने के लिए, हम pp.fig.suptitle() मेथड का उपयोग कर सकते हैं। चरण फिगर का आकार सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच और आसपास पैडिंग समायोजित करें। एक Pandas डेटाफ्रेम बनाएं, यानी एक दो-आयामी, आकार-परिवर्तनीय, संभावित रूप से विषम सारणीबद्ध डेटा। डेटासेट में जोड

collections.Counter के साथ हिस्टोग्राम प्लॉट करने के लिए, हम bar() मेथड का उपयोग कर सकते हैं। bar() मेथड में, हम प्रत्येक तत्व के लिए फ्रीक्वेंसी प्राप्त करने के लिए collections.Counter() का उपयोग कर सकते हैं। एलिमेंट्स और उनकी फ्रीक्वेंसी को ऊंचाई के रूप में डालें। चरण फिगर का आकार सेट करें और सब

एक बार में सभी खुले Matplotlib फिगर्स को एक फ़ाइल में सेव करने के लिए, हम निम्नलिखित चरण अपना सकते हैं - फिगर का आकार सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच और आसपास पैडिंग समायोजित करें। figure() मेथड का उपयोग करके नया फिगर (fig1) बनाएं या मौजूदा को सक्रिय करें। plot() मेथड का उपयोग करके पहली लाइन प्लॉट कर

Matplotlib में वेरिएबल लेंथ डेटा के साथ बॉक्सप्लॉट बनाने के लिए, हम निम्नलिखित चरण अपना सकते हैं - फिगर का आकार सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच और आसपास पैडिंग समायोजित करें। डेटा पॉइंट्स की सूची बनाएं। boxplot() मेथड का उपयोग करके बॉक्स और व्हिस्कर प्लॉट बनाएं। फिगर प्रदर्शित करने के लिए show() मेथड

Pyplot का उपयोग करके स्टेप कर्व के नीचे का क्षेत्र भरने के लिए, हम निम्नलिखित चरण अपना सकते हैं चरण फिगर का आकार सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच और आसपास पैडिंग समायोजित करें। NumPy का उपयोग करके रैंडम डेटा पॉइंट्स, x, y1 और y2 बनाएं। कर्व के नीचे क्षेत्र भरने के लिए, fill_between() मेथड का उपयोग करक

Matplotlib में लाइन्स छिपाने के लिए, हम line.remove() मेथड का उपयोग कर सकते हैं। चरण फिगर का आकार सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच और आसपास पैडिंग समायोजित करें। NumPy का उपयोग करके x, y1 और y2 डेटा पॉइंट्स बनाएं। plot() मेथड का उपयोग करके लाइनें बनाएं, यानी line1 और line2। लाइन्स छिपाने के लिए line.r

Matplotlib में लॉग-स्केल पर माइनर टिक लेबल्स दिखाने के लिए, हम निम्नलिखित चरण अपना सकते हैं - फिगर का आकार सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच और आसपास पैडिंग समायोजित करें। NumPy का उपयोग करके x और y डेटा पॉइंट्स बनाएं। plot() मेथड का उपयोग करके x और y डेटा पॉइंट्स प्लॉट करें। gca() मेथड का उपयोग करके व

Matplotlib में दो लाइन सेगमेंट्स का इंटरसेक्शन खोजने और उस बिंदु से गुजरने वाली क्षैतिज और लंबवत रेखाएं खींचने के लिए, हम निम्नलिखित चरण अपना सकते हैं - फिगर का आकार सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच और आसपास पैडिंग समायोजित करें। ढलान (m1, m2) और इंटरसेप्ट (c1 और c2) का उपयोग करके दो लाइनें बनाएं। ढला

पोलर एक्सिस पर साइन कर्व प्लॉट करने के लिए, हम निम्नलिखित चरण अपना सकते हैं - फिगर का आकार सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच और आसपास पैडिंग समायोजित करें। figure() मेथड का उपयोग करके नया फिगर बनाएं या मौजूदा को सक्रिय करें। सबप्लॉट व्यवस्था के हिस्से के रूप में फिगर में ~.axes.Axes जोड़ें। NumPy का उप

सिंगल iPython नोटबुक में एक ही Matplotlib फिगर को कई बार दिखाने के लिए, हम निम्नलिखित चरण अपना सकते हैं - फिगर का आकार सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच और आसपास पैडिंग समायोजित करें। एक फिगर और सबप्लॉट्स का सेट बनाएं। उन एक्सिस पर डेटा पॉइंट्स प्लॉट करें। वर्तमान फिगर को फिर से दिखाने के लिए fig.show(

Matplotlib Python में Pandas DataFrame में एरिया प्लॉट करने के लिए, हम निम्नलिखित चरण अपना सकते हैं - फिगर का आकार सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच और आसपास पैडिंग समायोजित करें। एक Pandas डेटाफ्रेम बनाएं, यानी एक दो-आयामी, आकार-परिवर्तनीय, संभावित रूप से विषम सारणीबद्ध डेटा। ग्राफ प्लॉट्स के बीच का क

Python फ़ाइलों, ऑब्जेक्ट्स को संभालने और विभिन्न एप्लिकेशन बनाने में सक्षम है। हम पूरी तरह से फीचर्ड एप्लिकेशन बनाने और विकसित करने के लिए Python के एक्सटेंशन और पैकेज का उपयोग कर सकते हैं। मान लीजिए आप अपने सिस्टम में फ़ाइलों को नियंत्रित करना चाहते हैं; तो Python एक OS मॉड्यूल प्रदान करता है जिसम