Matplotlib में एक ही प्लॉट में अलग-अलग लाइनों को नाम देने के लिए, हम निम्नलिखित चरण अपना सकते हैं:फिगर का आकार सेट करें और सबप्लॉट के बीच और आसपास पैडिंग समायोजित करें।डेटा पॉइंट्स की दो सूचियां बनाएं।plot() मेथड का उपयोग करके point1 और point2 प्लॉट करें।फिगर पर लीजेंड रखें।फिगर प्रदर्शित करने के लि

Matplotlib में एक्सिस को पारदर्शी बनाने के लिए, हम निम्नलिखित चरण अपना सकते हैं:फिगर का आकार सेट करें और सबप्लॉट के बीच और आसपास पैडिंग समायोजित करें।figure() मेथड का उपयोग करके एक नया फिगर बनाएं या मौजूदा फिगर को सक्रिय करें।सबप्लॉट व्यवस्था के हिस्से के रूप में फिगर में ~.axes.Axes जोड़ें।वर्तमान

Seaborn/Matplotlib में फैक्टरप्लॉट Y-एक्सिस पर साइंटिफिक नोटेशन दबाने के लिए, हम style=plain in ticklabel_format() मेथड का उपयोग कर सकते हैं।चरणफिगर का आकार सेट करें और सबप्लॉट के बीच और आसपास पैडिंग समायोजित करें।col1 और col2 कुंजियों के साथ डेटाफ्रेम बनाएं।factorplot() का नाम बदलकर catplot() कर दि

quiver के साथ काम करने के लिए, हम निम्नलिखित चरण अपना सकते हैं:फिगर का आकार सेट करें और सबप्लॉट के बीच और आसपास पैडिंग समायोजित करें।Numpy एरे का उपयोग करके वेक्टर कोऑर्डिनेट बनाएं।x, y, u और v डेटा पॉइंट्स प्राप्त करें।figure() मेथड का उपयोग करके एक नया फिगर बनाएं या मौजूदा फिगर को सक्रिय करें।gca(

दो Pandas टाइम सीरीज को लीजेंड और सेकेंडरी Y-एक्सिस के साथ एक ही प्लॉट पर प्लॉट करने के लिए, हम निम्नलिखित चरण अपना सकते हैं:फिगर का आकार सेट करें और सबप्लॉट के बीच और आसपास पैडिंग समायोजित करें।टाइम सीरीज सहित एक्सिस लेबल के साथ एक-आयामी ndarray बनाएं।कुछ कॉलम सूची के साथ डेटाफ्रेम बनाएं।डेटाफ्रेम

Matplotlib में एक्सिस पर वेक्टर फील्ड प्लॉट करने के लिए, हम निम्नलिखित चरण अपना सकते हैं:फिगर का आकार सेट करें और सबप्लॉट के बीच और आसपास पैडिंग समायोजित करें।Numpy का उपयोग करके X, Y, T, R, U और V डेटा पॉइंट्स बनाएं।वर्तमान फिगर में एक्सिस जोड़ें और इसे वर्तमान एक्सिस बनाएं।quiver() मेथड का उपयोग क

Matplotlib में तीर जैसी लाइनस्टाइल ड्रॉ करने के लिए, हम quiver() मेथड का उपयोग कर सकते हैं।चरणफिगर का आकार सेट करें और सबप्लॉट के बीच और आसपास पैडिंग समायोजित करें।Numpy का उपयोग करके x और y डेटा पॉइंट्स बनाएं।लाइन ड्रॉ करने के लिए quiver() मेथड का उपयोग करें।फिगर प्रदर्शित करने के लिए show() मेथड क

फिगर में cos कर्व के केंद्र में मूल बिंदु रखने के लिए, हम निम्नलिखित चरण अपना सकते हैं:फिगर का आकार सेट करें और सबप्लॉट के बीच और आसपास पैडिंग समायोजित करें।Numpy का उपयोग करके x और y डेटा पॉइंट्स बनाएं।spines, top, left, right और bottom का उपयोग करके एक्सिस की स्थिति सेट करें।plot() मेथड का उपयोग क

Python में एक लेबल में मल्टीपल फॉन्ट साइज उपयोग करने के लिए, हम title() मेथड में fontsize का उपयोग कर सकते हैं।चरणफिगर का आकार सेट करें और सबप्लॉट 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 प्लॉट करें।एक वेरिएबल इनिशियलाइज़ करे

Matplotlib में कलरबार को एनिमेट करने के लिए, हम निम्नलिखित चरण अपना सकते हैं:फिगर का आकार सेट करें और सबप्लॉट के बीच और आसपास पैडिंग समायोजित करें।एक नया फिगर बनाएं या मौजूदा फिगर को सक्रिय करें।सबप्लॉट व्यवस्था के हिस्से के रूप में फिगर में ~.axes.Axes जोड़ें।पहले से मौजूद एक्सिस यानी ax ऑब्जेक्ट क

एक्सिस के बाहर लाइन (यानी तीर) ड्रॉ करने के लिए, हम annotate() मेथड का उपयोग कर सकते हैं।चरणफिगर का आकार सेट करें और सबप्लॉट के बीच और आसपास पैडिंग समायोजित करें।figure() मेथड का उपयोग करके एक नया फिगर बनाएं या मौजूदा फिगर को सक्रिय करें।वर्तमान फिगर क्लियर करें।add_subplot() मेथड का उपयोग करके सबप्

हम करंट फिगर को लोकल मशीन में सेव कर सकते हैं और इसे प्रदर्शित कर सकते हैं।चरणफिगर का आकार सेट करें और सबप्लॉट के बीच और आसपास पैडिंग समायोजित करें।Numpy का उपयोग करके x डेटा पॉइंट्स बनाएं।plot() मेथड का उपयोग करके x और y डेटा पॉइंट्स प्लॉट करें।savefig() मेथड का उपयोग करके फिगर सेव करें।उदाहरणimpor

Pandas मल्टी-इंडेक्स डेटा फ्रेम को सभी xticks के साथ प्लॉट करने के लिए, हम निम्नलिखित चरण अपना सकते हैं:फिगर का आकार सेट करें और सबप्लॉट के बीच और आसपास पैडिंग समायोजित करें।1000 सैंपल डेटा के साथ इंडेक्स मान बनाएं।एक्सिस लेबल के साथ एक-आयामी ndarray बनाएं।सीरीज का माध्य मान प्राप्त करें।g डेटाफ्रेम

Matplotlib में लीजेंड फ्रेम की लाइन चौड़ाई निर्दिष्ट करने के लिए, हम set_linewidth() मेथड का उपयोग कर सकते हैं।चरणफिगर का आकार सेट करें और सबप्लॉट के बीच और आसपास पैडिंग समायोजित करें।Numpy का उपयोग करके x और y डेटा पॉइंट्स बनाएं।subplots() मेथड का उपयोग करके एक फिगर और सबप्लॉट का सेट बनाएं।plot() म

इमेज में हॉरिजॉन्टल लाइन हटाने के लिए, हम निम्नलिखित चरण अपना सकते हैं:लोकल इमेज पढ़ें।इमेज को एक कलर स्पेस से दूसरे में बदलें।प्रत्येक एरे एलिमेंट पर फिक्स्ड-लेवल थ्रेशोल्ड लागू करें।मॉर्फोलॉजिकल ऑपरेशन के लिए निर्दिष्ट आकार और आकृति का स्ट्रक्चरिंग एलिमेंट प्राप्त करें।उन्नत मॉर्फोलॉजिकल ट्रांसफॉर

Matplotlib में एक ही एंट्री के लिए कई लीजेंड की बनाने के लिए, हम निम्नलिखित चरण अपना सकते हैं:फिगर का आकार सेट करें और सबप्लॉट के बीच और आसपास पैडिंग समायोजित करें।plot() मेथड का उपयोग करके line1 और line2 प्लॉट करें।numpoints=1 के साथ प्लॉट पर लीजेंड रखने के लिए legend() मेथड का उपयोग करें।फिगर प्रद

Pandas का उपयोग करके कई टाइम-सीरीज डेटा फ्रेम को सिंगल प्लॉट में प्लॉट करने के लिए, हम निम्नलिखित चरण अपना सकते हैं:फिगर का आकार सेट करें और सबप्लॉट के बीच और आसपास पैडिंग समायोजित करें।टाइम सीरीज के साथ एक Pandas डेटा फ्रेम बनाएं।प्लॉट के लिए टाइम सीरीज इंडेक्स सेट करें।प्लॉट पर रुपये और डॉलर प्लॉट

Matplotlib कई कलरमैप प्रदान करता है, और :func:~matplotlib.cm.register_cmap का उपयोग करके अन्य जोड़े जा सकते हैं। यह फंक्शन बिल्ट-इन कलरमैप का दस्तावेजीकरण करता है, और यदि बुलाया जाता है तो सभी रजिस्टर्ड कलरमैप की सूची भी लौटाएगा।उदाहरणfrom matplotlib import pyplot as plt cmaps = plt.colormaps() pri

Matplotlib में एररबार को अंत में रेंडर करने के लिए बाध्य करने के लिए, हम निम्नलिखित चरण अपना सकते हैं:फिगर का आकार सेट करें और सबप्लॉट के बीच और आसपास पैडिंग समायोजित करें।figure() मेथड का उपयोग करके एक नया फिगर बनाएं या मौजूदा फिगर को सक्रिय करें।gca() मेथड का उपयोग करके वर्तमान एक्सिस प्राप्त करें

Matplotlib Python में लॉग स्केल पर कर्व के नीचे का क्षेत्र भरने के लिए, हम निम्नलिखित चरण अपना सकते हैं:फिगर का आकार सेट करें और सबप्लॉट के बीच और आसपास पैडिंग समायोजित करें।Numpy का उपयोग करके x, y1 और y2 डेटा पॉइंट्स बनाएं।plot() मेथड का उपयोग करके x, y1 और y2 डेटा पॉइंट्स प्लॉट करें।दो कर्व के बी