Matplotlib में एक ही कुल्हाड़ी पर कई किंवदंतियों को आकर्षित करने के लिए, हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं - आकृति का आकार सेट करें और सबप्लॉट के बीच और आसपास पैडिंग समायोजित करें अलग-अलग लेबल वाली दो सूचियों का उपयोग करके पंक्तियों को प्लॉट करें, लाइनविड्थ और लाइनस्टाइल । पहली किंवदंती को ऊपरी-दाएं स

3D matplotlib में अक्ष लेबल टेक्स्ट को घुमाने के लिए, हम set_zlabel() का उपयोग कर सकते हैं विधि के तर्क में रोटेशन के साथ विधि। 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। projecti

Matplotlib में कई लेबल वाले बार चार्ट को प्लॉट करने के लिए, हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं - men_means, men_std, women_means, . के लिए कुछ डेटा सेट करें और women_std । numpy का उपयोग करके इंडेक्स डेटा पॉइंट बनाएं। चौड़ाई . को प्रारंभ करें सलाखों के। सबप्लॉट () का उपयोग करें एक आकृति और स

पंडों/मैटप्लोटलिब में कक्षाओं के खिलाफ 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। पांडा डेटाफ़्रेम का उपयोग करके संभावित रूप से विषम सारणीबद्ध डेटा बनाएं। DataFrame मानों से एक हिस्टोग्राम बनाएं।

प्लॉट के बगल में डेटाफ्रेम प्रदर्शित करने के लिए, हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं - फिगर साइज सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच और आसपास पैडिंग को एडजस्ट करें। सीधे . के साथ एक पांडा डेटाफ़्रेम बनाएं और वर्ग कुंजियाँ। figure() . का उपयोग करके एक नया आंकड़ा बनाएं या मौजूदा आंकड़ा सक्रिय करें विधि।

Matplotlib में 3D अक्ष पर एक बिंदु प्लॉट 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। 3डी प्रोजेक्शन के साथ सबप्लॉट व्यवस्था के हिस्से के र

Matplotlib में आधे या चौथाई ध्रुवीय भूखंडों को प्लॉट 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 भाग के रूप में आकृति

Matplotlib में बोल्ड एनोटेट टेक्स्ट जोड़ने के लिए, हम लेबल के लिए LaTeX प्रतिनिधित्व का उपयोग कर सकते हैं। कदम फिगर साइज सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच और आसपास पैडिंग को एडजस्ट करें। बनाएं x और y डेटा अंक numpy का उपयोग कर रहे हैं। प्रत्येक बिखरे हुए बिंदु के लिए लेबल सेट करने के लिए, लेबल क

Matplotlib में डेंड्रोग्राम की शाखा की लंबाई को समायोजित करने के लिए, हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं - फिगर साइज सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच और आसपास पैडिंग को एडजस्ट करें। यादृच्छिक नमूने बनाएं (a और b ) एक बहुभिन्नरूपी सामान्य वितरण से। concatenate() . का उपयोग करके मौजूदा अक्ष के साथ सर

cdf plot को प्लॉट करने के लिए पायथन में matplotlib में, हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं - फिगर साइज सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच और आसपास पैडिंग को एडजस्ट करें। वैरिएबल को प्रारंभ करें N नमूना डेटा की संख्या के लिए। numpy का उपयोग करके यादृच्छिक डेटा बनाएं। डेटा . के साथ डेटा के एक सेट के

बार और वेजेज में बनावट जोड़ने 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 भाग के रूप में आकृति में एक कुल्हाड़ी जोड़ें। ह

मैटप्लोटलिब में एक समान पहलू आकृति के कोने पर टेक्स्ट डालने के लिए, हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं - फिगर साइज सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच और आसपास पैडिंग को एडजस्ट करें। सबप्लॉट्स () . का उपयोग करके एक फिगर और सबप्लॉट का एक सेट बनाएं विधि। numpy का उपयोग करके x डेटा पॉइंट बनाएं। प्लॉट

सीबॉर्न जॉइंटप्लॉट का उपयोग करके प्रत्येक बिंदु का रंग और मार्कर बदलने के लिए, हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं - फिगर साइज सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच और आसपास पैडिंग को एडजस्ट करें। ऑनलाइन रिपॉजिटरी से एक उदाहरण डेटासेट लोड करें (इंटरनेट की आवश्यकता है)। jointplot() Use का उपयोग करें युक्त

Matplotlib में एक प्लॉट को चेतन करने के लिए, हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं - फिगर साइज सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच और आसपास पैडिंग को एडजस्ट करें। आकार 10X10 आयाम का एक यादृच्छिक डेटा बनाएं। सबप्लॉट्स () . का उपयोग करके एक फिगर और सबप्लॉट का एक सेट बनाएं विधि। *func*, . किसी फ़ंक्शन को

Matplotlib में एक 3D सतत लाइन को प्लॉट करने के लिए, हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं - फिगर साइज सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच और आसपास पैडिंग को एडजस्ट करें। बनाएं x और y डेटा अंक numpy का उपयोग कर रहे हैं। बनाएं z x . का उपयोग कर डेटा बिंदु और y डेटा बिंदु। figure() . का उपयोग करके एक नया

कस्टोम पीएनजी या जेपीजी का उपयोग करने के लिए यानी एक प्लॉट में एक मार्कर के रूप में एक छवि, हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं - फिगर साइज सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच और आसपास पैडिंग को एडजस्ट करें। छवियों की निर्देशिकाओं को संग्रहीत करने के लिए पथ सूची बनाएं। बिंदुओं की एक सूची (x और y) बनाएं

कोलोरमैप के आधार पर स्कैटर में बिंदुओं को छायांकित करने के लिए, हम स्कैटर () में कॉपर कलरमैप 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 यादृच्छिक 100 डेटा बिंदु बनाएं। प्लॉट स्कैटर पॉइंट x और y color=x . क

बॉक्स प्लॉट में माध्य दिखाने के लिए, हम showmeans=True . का उपयोग कर सकते हैं boxplot() . के तर्क में विधि। कदम फिगर साइज सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच और आसपास पैडिंग को एडजस्ट करें। एक यादृच्छिक डेटासेट बनाएं। figure() . का उपयोग करके एक नया आंकड़ा बनाएं या मौजूदा आंकड़ा सक्रिय करें विधि।

पायथन प्रोग्राम के लिए एक साधारण UI में रीयल-टाइम ग्राफ़ प्रदर्शित करने के लिए, हम समोच्च प्लॉट को चेतन कर सकते हैं। कदम फिगर साइज सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच और आसपास पैडिंग को एडजस्ट करें। आकार 10×10 आयाम का एक यादृच्छिक डेटा बनाएं। सबप्लॉट्स () . का उपयोग करके एक फिगर और सबप्लॉट का एक स

Matplotlib में एक 3D पैरामीट्रिक वक्र के रेखा रंग को प्लॉट 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 एक अक्ष