Seaborn हीटमैप के कलरबार को छुपाने के लिए heatmap() मेथड में cbar=False का उपयोग करें। चरण फिगर का आकार सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच पैडिंग एडजस्ट करें। 4 कॉलम का उपयोग करके डेटाफ्रेम बनाएं। रेक्टेंगुलर डेटा को कलर-एन्कोडेड मैट्रिक्स के रूप में प्लॉट करने के लिए heatmap() मेथड का उपयोग करें। फिगर

लूप और फंक्शन के माध्यम से सबप्लॉट्स भरने के लिए निम्नलिखित चरणों का पालन करें: चरण फिगर का आकार सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच पैडिंग एडजस्ट करें। 3 पंक्तियों और 2 कॉलम के साथ फिगर और सबप्लॉट्स का सेट बनाएं। प्रत्येक पंक्ति के कॉलम्स को इटरेट करने और प्रत्येक कॉलम इंडेक्स पर x डेटा पॉइंट्स को plot(

एक्सिस बैकग्राउंड कलर बदलने के लिए set_facecolor() मेथड का उपयोग करें। चरण फिगर का आकार सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच पैडिंग एडजस्ट करें। gca() मेथड का उपयोग करके करंट एक्सिस प्राप्त करें। एक्सिस का फेसकलर सेट करें। NumPy का उपयोग करके x और y डेटा पॉइंट्स बनाएं। plot() मेथड का उपयोग करके x और y डेट

pcolormesh में स्मूथ इंटरपोलेशन प्राप्त करने के लिए shading=gouraud पैरामीटर का उपयोग करें। चरण फिगर का आकार सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच पैडिंग एडजस्ट करें। NumPy meshgrid का उपयोग करके डेटा, x और y बनाएं। नॉन-रेगुलर रेक्टेंग्रुलर ग्रिड के साथ सूडोकलर प्लॉट बनाने के लिए pcolormesh() मेथड का उपयोग

विशिष्ट सबप्लॉट चुनने के लिए निम्नलिखित चरणों का पालन करें: चरण फिगर का आकार सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच पैडिंग एडजस्ट करें। figure() मेथड का उपयोग करके नया फिगर बनाएं या मौजूदा फिगर एक्टिवेट करें। सबप्लॉट्स की संख्या के अनुसार एक रेंज में इटरेट करें। लूप में ही add_subplot() मेथड का उपयोग करके फ

पायथन डेटाटाइम्स का संचयी ग्राफ प्लॉट करने के लिए निम्नलिखित चरणों का पालन करें: चरण फिगर का आकार सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच पैडिंग एडजस्ट करें। कॉलेज डेटा के साथ पांडास डेटाफ्रेम बनाएं, जहां एक की समय अंतराल के लिए और दूसरी अगले वर्ष में प्रवेश लेने वाले छात्रों की संख्या के लिए हो। kind=bar के

सबप्लॉट्स के चारों ओर बॉर्डर ड्रॉ करने के लिए सबप्लॉट्स पर Rectangle पैच का उपयोग करें। चरण फिगर का आकार सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच पैडिंग एडजस्ट करें। subplot(121) का उपयोग करके करंट फिगर में सबप्लॉट जोड़ें। सबप्लॉट एक्सिस प्राप्त करें। एंकर पॉइंट *xy* और उसकी *width* और *height* के माध्यम से ए

दो Y-एक्सिस वाले चार्ट में बार और लाइन को एलाइन करने के लिए twinx() मेथड का उपयोग करें जो शेयर्ड X-एक्सिस लेकिन इंडिपेंडेंट Y-एक्सिस वाला ट्विन एक्सिस बनाता है। चरण फिगर का आकार सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच पैडिंग एडजस्ट करें। दो कॉलम के साथ पांडास डेटाफ्रेम बनाएं। kind=bar के साथ plot() मेथड का उ

जॉइंट बाइवेरिएट डिस्ट्रीब्यूशन बनाने के लिए scatter मेथड का उपयोग करें। चरण फिगर का आकार सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच पैडिंग एडजस्ट करें। NumPy का उपयोग करके x और y डेटा पॉइंट्स बनाएं। एक फिगर और सबप्लॉट्स का सेट बनाएं। scatter() मेथड का उपयोग करके x और y प्लॉट करें। फिगर डिस्प्ले करने के लिए show

2D हिस्टोग्राम बनाने के लिए निम्नलिखित चरणों का पालन करें: चरण फिगर का आकार सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच पैडिंग एडजस्ट करें। NumPy का उपयोग करके x और y डेटा पॉइंट्स बनाएं। एक फिगर और सबप्लॉट्स का सेट बनाएं। hist2d() मेथड का उपयोग करके x और y प्लॉट करें। प्लॉट का शीर्षक सेट करें। फिगर डिस्प्ले करने

हेक्सबिन हिस्टोग्राम बनाने के लिए निम्नलिखित चरणों का पालन करें: चरण फिगर का आकार सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच पैडिंग एडजस्ट करें। NumPy का उपयोग करके x और y डेटा पॉइंट्स बनाएं। एक फिगर और सबप्लॉट्स का सेट बनाएं। hexbin() मेथड का उपयोग करके x और y प्लॉट करें। प्लॉट का शीर्षक सेट करें। फिगर डिस्प्ल

स्कैटर प्लॉट के लिए ट्रेंड लाइन ड्रॉ करने के लिए polyfit() और poly1d() मेथड्स का उपयोग करें। चरण फिगर का आकार सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच पैडिंग एडजस्ट करें। NumPy का उपयोग करके x और y डेटा पॉइंट्स बनाएं। एक फिगर और सबप्लॉट्स का सेट बनाएं। NumPy का उपयोग करके x और y डेटा पॉइंट्स प्लॉट करें। polyf

कलरबार लेबल के फॉन्ट प्रॉपर्टीज (जैसे बोल्ड) बदलने के लिए निम्नलिखित चरणों का पालन करें: चरण फिगर का आकार सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच पैडिंग एडजस्ट करें। NumPy का उपयोग करके x, y और z डेटा पॉइंट्स बनाएं। डेटा को इमेज के रूप में डिस्प्ले करने के लिए imshow() मेथड का उपयोग करें। ScalarMappable इंस्

कलरबार में कस्टम टिक्स जोड़ने के लिए निम्नलिखित चरणों का पालन करें: चरण फिगर का आकार सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच पैडिंग एडजस्ट करें। NumPy का उपयोग करके x, y और z डेटा पॉइंट्स बनाएं। डेटा को इमेज के रूप में डिस्प्ले करने के लिए imshow() मेथड का उपयोग करें। z के min और max की रेंज में NumPy का उपय

3D सरफेस प्लॉट को कंटूर प्लॉट प्रोजेक्शन के साथ बनाने के लिए plot_surface() और contourf() मेथड्स का उपयोग करें। चरण फिगर का आकार सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच पैडिंग एडजस्ट करें। NumPy का उपयोग करके x, y, X, Y और Z डेटा पॉइंट्स बनाएं। figure() मेथड का उपयोग करके नया फिगर बनाएं या मौजूदा फिगर एक्टिव

Matplotlib लीजेंड में टेक्स्ट एलाइनमेंट सेट करने के लिए निम्नलिखित चरणों का पालन करें: चरण फिगर का आकार सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच पैडिंग एडजस्ट करें। NumPy का उपयोग करके x डेटा पॉइंट्स बनाएं। plot() मेथड का उपयोग करके x, sin(x) और cos(x) प्लॉट करें। legend() मेथड का उपयोग करके लीजेंड रखें और एक

Matplotlib में स्कैटर प्लॉट को सतत मान (continuous value) के आधार पर रंगने के लिए निम्नलिखित चरणों का पालन करें: चरण फिगर का आकार सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच पैडिंग एडजस्ट करें। NumPy का उपयोग करके x, y और z रैंडम डेटा पॉइंट्स बनाएं। एक फिगर और सबप्लॉट्स का सेट बनाएं। स्कैटर प्लॉट बनाएं। मौजूदा ए

Seaborn में हीटमैप एनोटेशन में यूनिट्स जोड़ने 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 5×5 डायमेंशन मैट्रिक्स बनाएं।आयताकार डेटा को कलर-एन्कोडेड मैट्रिक्स के रूप में प्लॉट करें।%age यूनिट के साथ हीटमैप मान एनोटे

Matplotlib में लीजेंड फॉन्टनेम बदलने 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 डेटा पॉइंट्स बनाएं।plot() मेथड का उपयोग करके x, sin(x) और cos(x) प्लॉट करें।लीजेंड रखने के लिए legend() मेथड का उपयोग करें।legend.g

Matplotlib और NumPy के साथ इमेज पर सर्कल ड्रॉ करने के लिए, हम निम्नलिखित चरण अपना सकते हैं:फिगर का आकार सेट करें और सबप्लॉट के बीच और आसपास पैडिंग समायोजित करें।एक फाइल से इमेज को एरे में पढ़ें।Numpy का उपयोग करके x और y डेटा पॉइंट्स बनाएं।subplots() मेथड का उपयोग करके एक फिगर और सबप्लॉट का सेट बनाए