एक वेबपेज पर एक प्लॉट दिखाने के लिए जैसे कि प्लॉट इंटरेक्टिव हो सकता है, हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं - इंस्टॉल करें बोकेह और आयात करें आंकड़ा , दिखाएं , और output_file । किसी फ़ाइल में सहेजे गए आउटपुट को जेनरेट करने के लिए डिफ़ॉल्ट आउटपुट स्थिति कॉन्फ़िगर करें जब:func:show कहा जाता है। प्लॉटिंग

किसी छवि के रंगरूप को उलटने के लिए, हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं - आकृति का आकार सेट करें और सबप्लॉट के बीच और आसपास पैडिंग समायोजित करें। x . का उपयोग करके यादृच्छिक डेटा बिंदु बनाएं और y । get_cmap() . का उपयोग करके नीले रंग का नक्शा प्राप्त करें विधि। इंडेक्स 1 पर मौजूदा आंकड़े में एक सबप्लॉट

Matplotlib में दो Y-अक्ष (दो इकाइयों) के साथ एकल 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। बनाएं गति और त्वरण डेटा अंक numpy का उपयोग कर रहे हैं। वर्तमान आंकड़े में एक सबप्लॉट जोड़ें। प्लॉट स्पीड डेटा पॉइंट प्लॉट

Matplotlib में पावर स्पेक्ट्रल डेंसिटी 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, dt । बनाएं t, nse , r, cnse, s, और r numpy का उपयोग करके डेटा बिंदु एक आकृति और सबप्लॉट का एक सेट बनाएं। प्लॉट टी

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। add_edge_from() का उपयोग करके सभी किनारों को जोड़ें विधि। Fr

Matplotlib में नेस्टेड पाई 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 आकृति और सबप्लॉट का एक सेट बनाएं। एक चर प्रारंभ करें आकार , vals . बनाएं , सीमैप , बाहरी_रंग , आंतरिक_रंग numpy का उपयोग कर डेटा। पाई () का प्र

Matplotlib में लीजेंड निर्माण को स्वचालित 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। बनाएं x, y, c और s numpy का उपयोग कर डेटा। सबप्लॉट () का उपयोग करके एक आकृति और सबप्लॉट

Matplotlib के साथ सेल्सियस प्रतीक को प्रिंट 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 । बनाएं टी और पी डेटा अंक numpy का उपयोग कर रहे हैं। प्लॉट टी और पी प्लॉट () विधि का उपयोग करना। एक्स-अक्ष के लिए ल

Matplotlib का उपयोग करके Python/Pandas डेटाफ़्रेम में फ़्रीक्वेंसी प्लॉट 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। दो-आयामी, आकार-परिवर्तनीय, संभावित रूप से विषम सारणीबद्ध डेटा बनाएं।

पंडों और matplotib.pyplot() के साथ एक किंवदंती बनाने के लिए, हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं - आकृति का आकार सेट करें और सबप्लॉट के बीच और आसपास पैडिंग समायोजित करें। दो-आयामी, आकार-परिवर्तनीय, संभावित रूप से विषम सारणीबद्ध डेटा बनाएं। डेटाफ़्रेम इंस्टेंस को बार क्लास के नाम से प्लॉट करें और लेजेंड

अक्ष लेबल को दाईं ओर (X-अक्ष लेबल) या शीर्ष (Y-अक्ष लेबल) में संरेखित 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। एक चर प्रारंभ करें, N , संख्या डेटा नमूनों के लिए। प्लॉट x और y प्लॉट () .

X-अक्ष लेबल को अनुकूलित करने के लिए, हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं - आकृति का आकार सेट करें और सबप्लॉट के बीच और आसपास पैडिंग समायोजित करें। नमूना डेटा की संख्या प्राप्त करने के लिए, एक चर, एन प्रारंभ करें। बनाएं x और y numpy का उपयोग करके डेटा बिंदु प्लॉट x और y प्लॉट () . का उपयोग करके डेटा बिंद

सीबॉर्न में एक प्लॉट को बचाने के लिए, हम savefig() . का उपयोग कर सकते हैं विधि। कदम आकृति का आकार सेट करें और सबप्लॉट के बीच और आसपास पैडिंग समायोजित करें। दो-आयामी, आकार-परिवर्तनीय, संभावित रूप से विषम सारणीबद्ध डेटा बनाएं। किसी डेटासेट में जोड़ीवार संबंध प्लॉट करें। सेवफिग () विधि का उपयोग करके प

एक छवि से ग्रिड लाइनों को हटाने के लिए, हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं - आकृति का आकार सेट करें और सबप्लॉट के बीच और आसपास पैडिंग समायोजित करें। फ़ाइल से छवि लोड करें। इमेज को एक कलर स्पेस से दूसरे कलर स्पेस में बदलें। ग्रिड लाइनों को हटाने के लिए, ax.grid(False) . का उपयोग करें । डेटा को एक छवि के

Matplotlib में X-अक्ष टिक को कस्टमाइज़ करने के लिए, हम टिक की लंबाई और चौड़ाई बदल सकते हैं। कदम आकृति का आकार सेट करें और सबप्लॉट के बीच और आसपास पैडिंग समायोजित करें। ऊंचाई के लिए सूचियां बनाएं , बार और y_pos डेटा बिंदु। bar() का उपयोग करके एक बार प्लॉट बनाएं विधि। एक्स-अक्ष टिक को अनुकूलित करने क

MySQL में टेबल में रो और कॉलम होते हैं। कॉलम फ़ील्ड निर्दिष्ट करते हैं और पंक्तियाँ डेटा के रिकॉर्ड निर्दिष्ट करती हैं। तालिकाओं में डेटा का उपयोग करने के लिए लाने की आवश्यकता है। हमें कभी-कभी MySQL तालिका से सभी डेटा लाने की आवश्यकता हो सकती है। सभी पंक्तियों को SELECT * कथन का उपयोग करके तालिका स

Fetchone() विधि Fetchone() विधि का उपयोग तब किया जाता है जब आप तालिका से केवल पहली पंक्ति का चयन करना चाहते हैं। यह विधि केवल MySQL तालिका से पहली पंक्ति लौटाती है। fetchone() विधि का उपयोग कर्सर ऑब्जेक्ट के लिए उपयोग की जाने वाली क्वेरी के रूप में fetchone () का उपयोग नहीं किया जाता है। पास की गई

SQL इंजेक्शन एक वेब हैकिंग तकनीक है। यह कोड इंजेक्शन तकनीक है जो आपके डेटाबेस में दुर्भावनापूर्ण कोड सम्मिलित करती है और डेटाबेस को नष्ट कर देती है। यह वेब पेज इनपुट के माध्यम से दुर्भावनापूर्ण कोड का सम्मिलन है। SQL इंजेक्शन का मुख्य कारण SQL क्वेरी में स्मार्ट तरीके से डेटा प्रदान करना है जो हमार

तालिका से सभी डेटा का चयन करने के लिए अक्सर इसकी आवश्यकता नहीं होती है। इसके बजाय, हमें किसी शर्त या मानदंड के आधार पर तालिका से डेटा या पंक्तियों का चयन करना होगा। =90) है। इसलिए, हमें MySQL में WHERE स्टेटमेंट प्रदान किया जाता है जो हमें कुछ निर्दिष्ट मानदंडों के आधार पर तालिका से डेटा का चयन कर

हमें कभी-कभी किसी तालिका से कुछ पंक्तियों को हटाना पड़ सकता है। मान लीजिए, हमारे पास कक्षा में छात्रों के विवरण की एक तालिका है। यह संभव है कि छात्रों में से एक ने कक्षा छोड़ दी हो और इसलिए, हमें उस विशेष छात्र के विवरण की आवश्यकता नहीं है। इसलिए, हमें उस विशेष पंक्ति या रिकॉर्ड को तालिका से हटाना ह