X और Y कुल्हाड़ियों की सीमा बदलने के लिए, हम xlim() . का उपयोग कर सकते हैं और यलिम () तरीके। 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। प्लॉट x और y साजिश () . का उपयोग करके डेटा बिंदु विधि। X और Y अक्ष की सीमा निर्धा

पंडों की डेटा श्रृंखला पर मनमाना मार्करों को प्लॉट करने के लिए, हम pyplot.plot() . का उपयोग कर सकते हैं मार्करों के साथ। कदम आकृति का आकार सेट करें और सबप्लॉट के बीच और आसपास पैडिंग समायोजित करें। अक्ष लेबल (समय-श्रृंखला सहित) के साथ एक पांडा डेटा श्रृंखला बनाएं। श्रृंखला अनुक्रमणिका को प्लॉट () का

Matplotlib में सही/गलत या सक्रिय/निष्क्रिय डेटा प्लॉट करने के लिए, हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं - आकृति का आकार सेट करें और सबप्लॉट के बीच और आसपास पैडिंग समायोजित करें। सही या गलत के साथ numpy का उपयोग करके डेटा बनाएं। एक नया आंकड़ा बनाएं या आंकड़ा () . का उपयोग करके मौजूदा आंकड़े को सक्रिय करें

कलरबार बैकग्राउंड और लेबल प्लेसमेंट 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। आकृति को प्लॉट करें। स्केलर मैप करने योग्य उदाहरण के साथ, कलरबार बनाएं। बैकग्राउंड और लेबल प्लेसमेंट के साथ

Matplotlib में स्टैक्ड बार चार्ट को प्लॉट करने के लिए, हम barh() . का उपयोग कर सकते हैं तरीके कदम आकृति का आकार सेट करें और सबप्लॉट के बीच और आसपास पैडिंग समायोजित करें। एक सूची बनाएं वर्षों, मुद्दों को संबोधित और मुद्दे_लंबित , वर्षों के अनुसार। क्षैतिज सलाखों को वर्षों के साथ प्लॉट करें और मुद्दो

पहले तैयार किए गए Matplotlib टेक्स्टबॉक्स को साफ़ 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। प्लॉट x और y प्लॉट () . का उपयोग करके विधि। प्लॉट पर पात्रों को टोकन दें। पाठ को स

Matplotlib में विभिन्न पैमानों के साथ प्लॉट करने के लिए, हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं - कदम आकृति का आकार सेट करें और सबप्लॉट के बीच और आसपास पैडिंग समायोजित करें। बनाएं टी , डेटा1 और डेटा2 numpy का उपयोग करके डेटा बिंदु एक आकृति और सबप्लॉट का एक सेट बनाएं, ax1 । रंग चर प्रारंभ करें। सेट x और y अ

Matplotlib तालिका में विशिष्ट कक्षों को विशिष्ट रंग निर्दिष्ट करने के लिए, हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं - आकृति का आकार सेट करें और सबप्लॉट के बीच और आसपास पैडिंग समायोजित करें। कॉलम के लिए एक टपल बनाएं विशेषता। सूचियों की सूची बनाएं, यानी रिकॉर्ड की सूची बनाएं। सूचियों की एक सूची बनाएं, यानी प्र

पायथन में वेक्टर फ़ील्ड के कर्ल की गणना करने और Matplotlib के साथ प्लॉट करने के लिए, हम तरकश () का उपयोग कर सकते हैं विधि और संबंधित डेटा की गणना करें। कदम 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 सक्रि

Matplotlib में एक सबप्लॉट की ऊंचाई को पूर्ण रूप से समायोजित 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। सबप्लॉट की पूर्ण ऊंचाई के लिए, अक्ष () . का उपयोग करें कक्षा आकृति में एक

Matplotlib में अक्ष लेबल ऑब्जेक्ट को अक्ष करने के लिए, हम ax.xaxis.get_label().get_text() का उपयोग कर सकते हैं विधि। कदम आकृति का आकार सेट करें और सबप्लॉट के बीच और आसपास पैडिंग समायोजित करें। एक आकृति और सबप्लॉट का एक सेट बनाएं। एक चर प्रारंभ करें, N , संख्या के नमूनों के लिए। numpy का उपयोग करके

Matplotlib में संबंधित टिक को हिलाए बिना टिक लेबल को स्थानांतरित करने के लिए, हम axvline() . का उपयोग कर सकते हैं विधि और तदनुसार इसे एनोटेट कर सकते हैं। कदम आकृति का आकार सेट करें और सबप्लॉट के बीच और आसपास पैडिंग समायोजित करें। एक चर प्रारंभ करें, डेल्टा । बनाएं x और y डेटा अंक numpy का उपयोग कर

हैचिंग के साथ रूपरेखा तैयार 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 , y और z डेटा अंक numpy का उपयोग कर रहे हैं। फ्लैट x और y डेटा बिंदु। एक आकृति और सबप्लॉट का एक सेट बनाएं। विभिन्न हैच के साथ एक समोच्च प्लॉट करे

प्लॉट की क्षैतिज और ऊर्ध्वाधर, बड़ी और छोटी ग्रिड लाइनें सेट करने के लिए, हम ग्रिड () . का उपयोग कर सकते हैं विधि। कदम आकृति का आकार सेट करें और सबप्लॉट के बीच और आसपास पैडिंग समायोजित करें। एक आकृति और सबप्लॉट का एक सेट बनाएं। प्रमुख टिकों के लिए क्षैतिज ग्रिड लाइनें बनाएं। कुल्हाड़ियों पर लघु लोक

नेटवर्कx . सेट करने के लिए किनारे के लेबल ऑफसेट हैं, हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं - आकृति का आकार सेट करें और सबप्लॉट के बीच और आसपास पैडिंग समायोजित करें। किनारों, नाम या ग्राफ़ विशेषताओं वाले ग्राफ़ को प्रारंभ करें। एकाधिक नोड जोड़ें। Fruchterman-Reingold बल-निर्देशित एल्गोरिथम का उपयोग करके नो

Matplotlib में कंटूर और लॉग स्केल प्लॉट करने के लिए, हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं - आकृति का आकार सेट करें और सबप्लॉट के बीच और आसपास पैडिंग समायोजित करें। चर प्रारंभ करें,N , नमूना डेटा की संख्या के लिए। बनाएं x, y, X, Y, Z1, Z2 और z डेटा अंक numpy का उपयोग कर रहे हैं। एक आकृति और सबप्लॉट का एक

अंतिम आकृति का रंग प्राप्त करने के लिए, हम उपयोग कर सकते हैं get_color() हर प्लॉट के लिए विधि। आकृति का आकार सेट करें और सबप्लॉट के बीच और आसपास पैडिंग समायोजित करें। बनाएं x और y numpy का उपयोग कर डेटा बिंदु। प्लॉट (x, x), (x, x2) और (x, x3) प्लॉट () विधि का उपयोग करना। हर प्लॉट लाइन के लिए एक लेज

Matplotlib में आंकड़ों को रेखापुंज छवियों के रूप में पीडीएफ 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 या मौजूदा आंकड़ा सक्रिय करें। सबप्लॉट व्यवस्था के हिस्से के रूप में आकृति में एक कुल्हाड़ी जोड़ें।

Python/Jupeter नोटबुक में matplotlib मुद्रित आउटपुट को छोड़ने के लिए, हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं - सुपी को np . के रूप में आयात करें । matplotlib से plt के रूप में pyplot आयात करें x . के लिए अंक बनाएं , यानी, np.linspace(1, 10, 1000) अब, प्लॉट () का उपयोग करके लाइन को प्लॉट करें विधि। उदाहरण

Matplotlib में ध्रुवीय अक्ष पर बिखराव बिंदुओं 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 चर प्रारंभ करें, N , नमूना डेटा की संख्या के लिए। r, थीटा, क्षेत्र प्राप्त करें और रंग numpy का उपयोग कर डेटा नया आंकड़ा बन