मैटप्लोटलिब में कलरबार के साथ 3डी फिगर में स्कैटर पॉइंट्स को प्लॉट करने के लिए, हम स्कैटर () का उपयोग कर सकते हैं और कलरबार () तरीके। कदम 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। सब

सीबॉर्न हीटमैप में कस्टम ग्रिड लाइन बनाने के लिए, हम लाइनविड्थ . का उपयोग कर सकते हैं और लाइनकलर हीटमैप () . में मान विधि। कदम फिगर साइज सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच और आसपास पैडिंग को एडजस्ट करें। 5 स्तंभों के साथ एक पांडा डेटाफ़्रेम बनाएँ। हीटमैप () का उपयोग करें आयताकार डेटा को रंग-एन्को

एक ही imshow matplotlib में दो अलग-अलग रंग के कॉलोरमैप दिखाने के लिए, हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं - फिगर साइज सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच और आसपास पैडिंग को एडजस्ट करें। 5×5 आयाम का 2डी मैट्रिक्स बनाएं। नकाबपोश मैट्रिक्स प्राप्त करें, डेटा1 और डेटा2 , सकारात्मक और नकारात्मक मानों के साथ

Matplotlib में समूहीकृत बार प्लॉट के बीच रिक्ति सेट करने के लिए, हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं - फिगर साइज सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच और आसपास पैडिंग को एडजस्ट करें। प्लॉट किए जाने वाले बार विवरण के लिए एक शब्दकोश बनाएं। d . शब्दकोश का उपयोग करके एक पांडा डेटाफ़्रेम बनाएं । शब्दकोश का

Matplotlib में बाएँ या निचले अक्ष पर टिक चिह्नों को बंद करने के लिए, हम लंबाई=0 . का उपयोग कर सकते हैं कुल्हाड़ियों के लिए। 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। प्लॉट () . का उपयोग करके x और y डेटा बिंदुओं को

Matplotlib के साथ प्रदर्शन उपलब्धता का पता लगाने के लिए, हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं - स्टेप आयात ओएस मॉड्यूल। os.environ[DISPLAY] . का उपयोग करें उपलब्ध डिस्प्ले प्राप्त करने के लिए। उदाहरण import os env = os.environ["DISPLAY"] print("Automatic detected display availabil

गहरे रंग की पृष्ठभूमि वाले सीबॉर्न/मैटप्लोलिब प्लॉट को प्रदर्शित करने के लिए, हम डार्क का उपयोग कर सकते हैं set_style () . में विधि जो भूखंडों को एक सौंदर्य शैली प्रदान करती है। कदम फिगर साइज सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच और आसपास पैडिंग को एडजस्ट करें। डार्क . का प्रयोग करें set_style () . में

numpy स्थापित करने के लिए, हम निम्न आदेश का उपयोग कर सकते हैं - pip install numpy हम निम्न चरणों का उपयोग करके वर्चुअल वातावरण में भी numpy स्थापित कर सकते हैं - कदम उबंटूखोलें टर्मिनल वर्चुअलएनवी एनवी स्रोत env/bin/active पाइप इंस्टाल numpy आवश्यकताएँ.txt

सीबॉर्न हीटमैप से X या Y लेबल निकालने के लिए, हम yticklabel=False का उपयोग कर सकते हैं । कदम फिगर साइज सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच और आसपास पैडिंग को एडजस्ट करें। 5 कॉलम के साथ एक पांडा डेटाफ़्रेम बनाएं। हीटमैप () का उपयोग करें yticklabels=False के साथ आयताकार डेटा को रंग-एन्कोडेड मैट्रिक्

Matplotlib में एक भूखंड के लिए एक औसत रेखा खींचने 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 बिंदु बनाएं। सबप्लॉट्स () मेथड का इस्तेमाल फिगर और सबप्लॉट्स का सेट बनाने के लिए करें। प्लॉट (

Matplotlib का उपयोग करके X-अक्ष पर विशिष्ट तिथियों के विरुद्ध डेटा प्लॉट करने के लिए, हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं - फिगर साइज सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच और आसपास पैडिंग को एडजस्ट करें। तिथियों की एक सूची बनाएं और उन्हें डेटाटाइम प्रारूप में x के रूप में परिवर्तित करें। y डेटा बिंदुओं क

एक ही अक्ष पर कई भूखंडों के साथ एक matplotlib बॉक्सप्लॉट में एक किंवदंती जोड़ने के लिए, हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं - फिगर साइज सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच और आसपास पैडिंग को एडजस्ट करें। यादृच्छिक डेटा बनाएं, a और b , numpy का उपयोग करते हुए। figure() . का उपयोग करके एक नया आंकड़ा बनाए

पायथन में 3डी हिस्टोग्राम रेंडर 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। सबप्लॉट व्यवस्था के रूप में क्यूरेंट फिगर में एक कुल्हाड़ी जोड

सीबॉर्न रेगप्लॉट में बिंदुओं और रेखा के लिए अलग-अलग रंग दिखाने के लिए, हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं - फिगर साइज सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच और आसपास पैडिंग को एडजस्ट करें। कुंजी X-अक्ष और Y-अक्ष के साथ एक पांडा डेटाफ़्रेम बनाएं। प्रतिगमन मॉडल के साथ अंकीय स्वतंत्र चर प्लॉट करें। आकृति

प्लॉट/3d को सतह पर लाने के लिए, हमें 2D डेटा पॉइंट की आवश्यकता होगी, न कि 1D डेटाफ़्रेम की। कदम फिगर साइज सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच और आसपास पैडिंग को एडजस्ट करें। एक नया फिगर बनाएं या फिगर () मेथड का इस्तेमाल करके मौजूदा फिगर को एक्टिवेट करें। एक ~.axes.Axes Add जोड़ें add_subplot() . क

हैच बनाने के लिए बार पंडों का उपयोग करके, हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं - फिगर साइज सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच और आसपास पैडिंग को एडजस्ट करें। दो स्तंभों वाले पांडा का उपयोग करके डेटाफ़्रेम बनाएं। सबप्लॉट व्यवस्था के रूप में वर्तमान आकृति में एक कुल्हाड़ी जोड़ें। kind=bars . के साथ एक

Matplotlib में वैज्ञानिक संकेतन का फ़ॉन्ट आकार बदलने के लिए, हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं - फिगर साइज सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच और आसपास पैडिंग को एडजस्ट करें। x और y मानों की एक सूची बनाएं। प्लॉट () . का उपयोग करके x और y डेटा बिंदुओं को प्लॉट करें विधि। वैज्ञानिक संकेतन का फ़ॉन्ट

पायथन में अल्फा और बीटा मापदंडों के साथ गामा वितरण को प्लॉट करने के लिए, हम gamma.pdf() का उपयोग कर सकते हैं समारोह। कदम फिगर साइज सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच और आसपास पैडिंग को एडजस्ट करें। numpy का उपयोग करके x बनाएं और gamma.pdf() . का उपयोग करके y बनाएं दिए गए RV के x पर कार्य करते हैं।

Matplotlib में एक मैप में स्केल बार डालने के लिए, हम AnchoredBar() . का उपयोग कर सकते हैं स्केलबार ऑब्जेक्ट को इंस्टेंट करने के लिए क्लास। कदम फिगर साइज सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच और आसपास पैडिंग को एडजस्ट करें। numpy का उपयोग करके यादृच्छिक डेटा बनाएं। imshow() . का उपयोग करें डेटा को एक

Matplotlib में सक्रिय सबप्लॉट कुल्हाड़ियों ऑब्जेक्ट को सेट करने के लिए, हम सबप्लॉट्स () विधि का उपयोग करके कुल्हाड़ियों को सबप्लॉट व्यवस्था के रूप में जोड़ सकते हैं। कदम फिगर साइज सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच और आसपास पैडिंग को एडजस्ट करें। डेटा बिंदुओं के लिए x और y सूचियाँ बनाएँ। सबप्लॉट्