Matplotlib में अपनी खुद की LaTeX प्रस्तावना लिखने 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 numpy का उपयोग करके यादृच्छिक डेटा बिंदु। प्लॉट x और y डेटा पॉइंट प्लॉट () . का उपयोग करके तरीका। लेबल के लिए LaTex स्वरूपण

Matplotlib में ज़ूम इनसेट में अलग-अलग X और Y स्केल दिखाने के लिए, हम inset_axes() का उपयोग कर सकते हैं विधि। 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। वर्तमान आंकड़े में एक सबप्लॉट जोड़ें। प्लॉट x और y साजिश () . का

Matplotlib में वॉटरमार्क छवि बनाने के लिए, हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं - आकृति का आकार सेट करें और सबप्लॉट के बीच और आसपास पैडिंग समायोजित करें। get_sample_data() का उपयोग करके एक नमूना डेटा फ़ाइल लौटाएं विधि। एक आकृति और सबप्लॉट का एक सेट बनाएं। डेटा बिंदुओं को प्लॉट () का उपयोग करके प्लॉट करें

पायथन में प्रदर्शित आत्मविश्वास अंतराल के साथ एक समय श्रृंखला सरणी 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। समय श्रृंखला सरणी प्राप्त करें। एक चर प्रारंभ करें, n_steps, माध्य और मानक विचलन प्राप्त करने के लिए। विश

Matplotlib बार चार्ट में त्रुटि रेखा की मोटाई बढ़ाने के लिए, हम err_kw=dict() का उपयोग कर सकते हैं उनकी संपत्तियों के साथ। कदम आकृति का आकार सेट करें और सबप्लॉट के बीच और आसपास पैडिंग समायोजित करें। बार विवरण का शब्दकोश बनाएं। एक आकृति और सबप्लॉट का एक सेट बनाएं। बार() का उपयोग करें yerr . के साथ ब

पायथन के Matplotlib में वर्तमान आंकड़ा संख्या प्राप्त करने के लिए, हम plt.gcf().number. का उपयोग कर सकते हैं। कदम आंकड़ा(गिनती) का उपयोग करना विधि, हम गिनती . के साथ कई आंकड़े बना सकते हैं या खिड़कियों का नाम. आंकड़ों की संख्या प्राप्त करने के लिए, plt.gcf().number का उपयोग करें। उदाहरण from ma

Matplotlib भूखंडों के माध्यम से पीछे और आगे (बाएं और दाएं कुंजी) स्क्रॉल करने के लिए, हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं - आकृति का आकार सेट करें और सबप्लॉट के बीच और आसपास पैडिंग समायोजित करें। curr_pos बनाएं और y numpy का उपयोग करना। एक नया आंकड़ा बनाएं या आंकड़ा () . का उपयोग करके मौजूदा आंकड़े को स

mpl.rcParams, . का उपयोग करके Matplotlib में .ttf फ़ाइल लोड करने के लिए हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं - आकृति का आकार सेट करें और सबप्लॉट के बीच और आसपास पैडिंग समायोजित करें। .ttf . के लिए पथ प्रारंभ करें फ़ाइल। फ़ॉन्ट . को संग्रहीत करने और उसमें हेरफेर करने के लिए कक्षा का एक उदाहरण प्राप्त करें

Matplotlib में स्कैटर आकार से डेटा निर्देशांक में बदलने 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 s डेटा अंक numpy का उपयोग कर रहे हैं। एक आकृति और सबप्लॉट का एक सेट बनाएं। X . के साथ एक स्कैटर प्लॉट बनाएं और s , सीमै

एमएफसीसी को पायथन में 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 WAV फ़ाइल खोलें और पढ़ें। ऑडियो सिग्नल से एमएफसीसी सुविधाओं की गणना करें। एक आकृति और सबप्लॉट का एक सेट बनाएं। सरणी के दो अक्षों को आपस में बदलें डेटा

Matplotlib पाई चार्ट में वास्तविक या कोई कस्टम मान प्रदर्शित करने के लिए, हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं - आकृति का आकार सेट करें और सबप्लॉट के बीच और आसपास पैडिंग समायोजित करें। लेबल, भिन्न, विस्फोट की स्थिति की सूचियां बनाएं और प्रतिशत की गणना करने के लिए भिन्नों का योग प्राप्त करें लेबल, फ़्रेक

सेव फिगर के लिए डिफ़ॉल्ट पथ बदलने के लिए, हम rcParams[savefig.directory] का उपयोग कर सकते हैं निर्देशिका पथ सेट करने के लिए। कदम आकृति का आकार सेट करें और सबप्लॉट के बीच और आसपास पैडिंग समायोजित करें। numpy का उपयोग करके यादृच्छिक डेटा बनाएं। imshow()का उपयोग करें तरीका। डेटा को एक छवि के रूप में प

Matplotlib में समय क्षेत्र के साथ समय को संभालने के लिए, हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं - आकृति का आकार सेट करें और सबप्लॉट के बीच और आसपास पैडिंग समायोजित करें। एक डेटाफ़्रेम बनाएं, यानी द्वि-आयामी, आकार-परिवर्तनीय, संभावित रूप से विषम सारणीबद्ध डेटा। समय क्षेत्र के साथ समय को संभालने के लिए, pytz

Matplotlib में पहले से ही प्लॉट की गई लाइन के लिए लेबल सेट करने के लिए, हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं - आकृति का आकार सेट करें और सबप्लॉट के बीच और आसपास पैडिंग समायोजित करें। इनपुट सूची के साथ लाइन प्लॉट करें। बनाई गई लाइन का लेबल सेट करें। एक लेजेंड को ऊपरी दाएं स्थान पर प्लॉट पर रखें। आंकड़ा प्

Matplotlib में बारकोड बनाने के लिए, हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं - आकृति का आकार सेट करें और सबप्लॉट के बीच और आसपास पैडिंग समायोजित करें। बाइनरी नंबरों की सूची बनाएं, यानी 0s और 1s। एक नया आंकड़ा बनाएं या dpi=100 . के साथ मौजूदा आंकड़ा सक्रिय करें आकृति में एक कुल्हाड़ी जोड़ें। कुल्हाड़ियों को

पायथन में def के साथ परिभाषित एक फ़ंक्शन 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। def, . का उपयोग करके एक उपयोगकर्ता-परिभाषित फ़ंक्शन बनाएं यानी, f(x). बनाएं x डेटा अंक numpy का उपयोग कर रहे हैं। प्लॉट x और f(x)

कंसोल पर पाइप्लॉट इमेज दिखाने के लिए, हम pyplot.show() . का उपयोग कर सकते हैं विधि। कदम आकृति का आकार सेट करें और सबप्लॉट के बीच और आसपास पैडिंग समायोजित करें। 5☓5 आयाम का यादृच्छिक डेटा बनाएं। imshow()का उपयोग करें विधि, डेटा के साथ। डेटा को एक छवि के रूप में प्रदर्शित करें, अर्थात, एक 2D नियमित र

सीबॉर्न फ़ेसटग्रिड का उपयोग करके डेटाफ़्रेम से त्रुटि सलाखों को प्लॉट करने के लिए, हम निम्नलिखित चरणों का उपयोग कर सकते हैं - दो-आयामी, आकार-परिवर्तनीय, संभावित रूप से विषम सारणीबद्ध डेटा प्राप्त करें। सशर्त संबंधों की साजिश रचने के लिए मल्टी-प्लॉट ग्रिड। डेटा के प्रत्येक पहलू के सबसेट में प्लॉटिंग

Matplotlib लेजेंड को बनाने के बाद उसे संशोधित करने के लिए, हमारे पास बनाई गई लेजेंड को संशोधित करने के लिए कई तरीके हो सकते हैं। आकृति का आकार सेट करें और सबप्लॉट के बीच और आसपास पैडिंग समायोजित करें। प्लॉट () का उपयोग करके एक लाइन प्लॉट करें विधि, दो सूचियों और एक लेबल के साथ। किंवदंती () का प्रयो

Matplotlib में भूखंडों का पुन:उपयोग 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। कुछ इनपुट सूचियों के साथ एक लाइन प्लॉट करें। प्लॉट का पुन:उपय