सीबॉर्न हीटमैप के कलरबार को छिपाने के लिए, हम cbar=False in heatmap() का उपयोग कर सकते हैं विधि। कदम फिगर साइज सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच और आसपास पैडिंग को एडजस्ट करें। 4 कॉलम का उपयोग करके डेटाफ़्रेम बनाएं। हीटमैप () का उपयोग करें आयताकार डेटा को रंग-एन्कोडेड मैट्रिक्स के रूप में प्लॉट

एक लूप और एक फ़ंक्शन के माध्यम से matplotlib सबप्लॉट्स को पॉप्युलेट करने के लिए, हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं - फिगर साइज सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच और आसपास पैडिंग को एडजस्ट करें। पंक्तियों की संख्या =3 और स्तंभों की संख्या =2 के साथ एक आकृति और सबप्लॉट का एक सेट बनाएं। प्रत्येक पंक्ति

कुल्हाड़ियों की पृष्ठभूमि का रंग बदलने के लिए, हम set_facecolor() . का उपयोग कर सकते हैं विधि। कदम फिगर साइज सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच और आसपास पैडिंग को एडजस्ट करें। gca() . का उपयोग करके वर्तमान अक्ष प्राप्त करें विधि। कुल्हाड़ियों का चेहरा रंग सेट करें। numpy का उपयोग करके x और y ड

pcolormesh का उपयोग करते समय सहज प्रक्षेप प्राप्त करने के लिए, हम shading=gouraud का उपयोग कर सकते हैं नाम से कक्षा। कदम फिगर साइज सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच और आसपास पैडिंग को एडजस्ट करें। numpy मेशग्रिड . का उपयोग करके डेटा, x और y बनाएं । pcolormesh() . का उपयोग करके एक गैर-नियमित आयता

Matplotlib में एक विशिष्ट सबप्लॉट का चयन करने के लिए, हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं - फिगर साइज सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच और आसपास पैडिंग को एडजस्ट करें। figure() . का उपयोग करके एक नया आंकड़ा बनाएं या मौजूदा आंकड़ा सक्रिय करें विधि। एक श्रेणी में पुनरावृति करें, अर्थात, रखे जाने वाले स

पायथन डेटाटाइम्स का संचयी ग्राफ तैयार करने के लिए, हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं - फिगर साइज सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच और आसपास पैडिंग को एडजस्ट करें। कुछ कॉलेज डेटा के साथ पंडों का डेटाफ़्रेम बनाएं, जहां एक कुंजी समय अंतर के लिए और दूसरी कुंजी संख्या छात्रों के लिए बाद के वर्ष में प्रवेश

Matplotlib में सबप्लॉट के चारों ओर एक बॉर्डर बनाने के लिए, हम सबप्लॉट्स पर एक रेक्टेंगल पैच का उपयोग कर सकते हैं। कदम फिगर साइज सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच और आसपास पैडिंग को एडजस्ट करें। सबप्लॉट(121) . का उपयोग करके वर्तमान आंकड़े में एक सबप्लॉट जोड़ें । सबप्लॉट कुल्हाड़ियों को प्राप्त कर

matplotlib दो Y-अक्ष चार्ट में बार और लाइन को संरेखित करने के लिए, हम twinx() का उपयोग कर सकते हैं साझा एक्स-अक्ष लेकिन स्वतंत्र वाई-अक्ष के साथ अक्षों का एक जुड़वां बनाने की विधि। कदम फिगर साइज सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच और आसपास पैडिंग को एडजस्ट करें। कॉलम 1 और 2 के साथ एक पांडा डेटाफ़्रेम

Matplotlib में संयुक्त द्विचर वितरण करने के लिए, हम स्कैटर . का उपयोग कर सकते हैं विधि। कदम फिगर साइज सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच और आसपास पैडिंग को एडजस्ट करें। numpy का उपयोग करके x और y डेटा पॉइंट बनाएं। एक आकृति और सबप्लॉट का एक सेट बनाएं। स्कैटर () . का उपयोग करके प्लॉट x और y विधि

Matplotlib में 2D हिस्टोग्राम प्लॉट करने के लिए, हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं - फिगर साइज सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच और आसपास पैडिंग को एडजस्ट करें। numpy का उपयोग करके x और y डेटा पॉइंट बनाएं। एक आकृति और सबप्लॉट का एक सेट बनाएं। hist2d() . का उपयोग करके प्लॉट x और y विधि। प्लॉट

Matplotlib में एक हेक्सबिन हिस्टोग्राम प्लॉट करने के लिए, हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं - फिगर साइज सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच और आसपास पैडिंग को एडजस्ट करें। numpy का उपयोग करके x और y डेटा पॉइंट बनाएं। एक आकृति और सबप्लॉट का एक सेट बनाएं। हेक्सबिन () . का उपयोग करके प्लॉट x और y विध

Matplotlib का उपयोग करके स्कैटर ट्रेंड लाइन बनाने के लिए, हम polyfit() . का उपयोग कर सकते हैं और poly1d() ट्रेंड लाइन पॉइंट प्राप्त करने के तरीके। कदम फिगर साइज सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच और आसपास पैडिंग को एडजस्ट करें। numpy का उपयोग करके x और y डेटा पॉइंट बनाएं। एक आकृति और सबप्लॉट का ए

मैटप्लोटलिब कलरबार लेबल के फॉन्ट गुणों को बदलने के लिए, हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं - फिगर साइज सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच और आसपास पैडिंग को एडजस्ट करें। बनाएं x, y और z डेटा अंक numpy का उपयोग कर रहे हैं। imshow() . का उपयोग करें डेटा को एक छवि के रूप में प्रदर्शित करने की विधि, अर्थ

कलरबार में टिक जोड़ने के लिए, हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं - फिगर साइज सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच और आसपास पैडिंग को एडजस्ट करें। बनाएं x, y और z डेटा अंक numpy का उपयोग कर रहे हैं। imshow() . का उपयोग करें डेटा को एक छवि के रूप में प्रदर्शित करने की विधि, अर्थात, एक 2D नियमित रेखापुंज

कंटूर प्लॉट प्रोजेक्शन के साथ 3d प्लॉट_सर्फेस प्लॉट करने के लिए, हम plot_surface() . का उपयोग कर सकते हैं और समोच्च () तरीके। कदम फिगर साइज सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच और आसपास पैडिंग को एडजस्ट करें। बनाएं x, y, X, Y और Z डेटा अंक numpy का उपयोग कर रहे हैं। figure() . का उपयोग करके एक नया

एक matplotlib लेजेंड में टेक्स्ट अलाइनमेंट बनाने के लिए, हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं - फिगर साइज सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच और आसपास पैडिंग को एडजस्ट करें। numpy का उपयोग करके x डेटा पॉइंट बनाएं। प्लॉट x, पाप(x) और cos(x) प्लॉट () . का उपयोग करके विधि। किंवदंती () . का उपयोग करके कि

निरंतर मान का उपयोग करके मैटलपोटलिब स्कैटरप्लॉट को रंगने के लिए, हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं - फिगर साइज सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच और आसपास पैडिंग को एडजस्ट करें। बनाएं x, y और z numpy का उपयोग करके यादृच्छिक डेटा बिंदु। एक आकृति और सबप्लॉट का एक सेट बनाएं। स्कैटर प्लॉट बनाएं। ए

सीबॉर्न में हीटमैप एनोटेशन में इकाइयां जोड़ने के लिए, हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं - फिगर साइज सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच और आसपास पैडिंग को एडजस्ट करें। numpy का उपयोग करके 5×5 आयाम मैट्रिक्स बनाएं। आयताकार डेटा को रंग-एन्कोडेड मैट्रिक्स के रूप में प्लॉट करें। %आयु . के साथ हीटमैप म

मैटप्लोटलिब में लेजेंड फॉन्टनाम बदलने के लिए, हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं - फिगर साइज सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच और आसपास पैडिंग को एडजस्ट करें। numpy का उपयोग करके x डेटा पॉइंट बनाएं। प्लॉट x, पाप(x) और cos(x) प्लॉट () . का उपयोग करके विधि। किंवदंती () का प्रयोग करें किंवदंती रखने

Matplotlib और numpy के साथ एक छवि पर एक वृत्त खींचने के लिए, हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं - फिगर साइज सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच और आसपास पैडिंग को एडजस्ट करें। किसी फ़ाइल से एक छवि को एक सरणी में पढ़ें। numpy का उपयोग करके x और y डेटा पॉइंट बनाएं। सबप्लॉट्स () . का उपयोग करके एक फिग