Matplotlib में एक प्लॉट के अंदर टेक्स्ट जोड़ने के लिए, हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं - आकृति का आकार सेट करें और सबप्लॉट के बीच और आसपास पैडिंग समायोजित करें। बनाएं x और y डेटा अंक numpy का उपयोग कर रहे हैं। टेक्स्ट को कुछ टेक्स्ट प्रॉपर्टी के साथ रखें। प्लॉट x और y प्लॉट () . का उपयोग करके विधि।

एक http URL से एक दूरस्थ छवि को प्लॉट करने के लिए, हम उपयोग कर सकते हैं io.imread() किसी URL को पढ़ने और निम्नलिखित कदम उठाने की विधि - आकृति का आकार सेट करें और सबप्लॉट के बीच और आसपास पैडिंग समायोजित करें। एक http URL से एक छवि लोड करें imshow()का उपयोग करें डेटा को छवि के रूप में प्रदर्शित करने

थ्रेशोल्ड लाइन के साथ Matplotlib बार चार्ट बनाने के लिए, हमें axhline() . का उपयोग करना होगा विधि। कदम आकृति का आकार सेट करें और सबप्लॉट के बीच और आसपास पैडिंग समायोजित करें। एक चर प्रारंभ करें, दहलीज । बार के लिए सूचियां बनाएं मान। थ्रेशोल्ड मान के आधार पर नीचे और ऊपर के बार मान प्राप्त करें। सबप्

परिप्रेक्ष्य और ओर्थोग्राफिक प्रोजेक्शन प्लॉट को प्लॉट करने के लिए, हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं - आकृति का आकार सेट करें और सबप्लॉट के बीच और आसपास पैडिंग समायोजित करें। नया आंकड़ा बनाएं या मौजूदा आंकड़ा सक्रिय करें। एक ~.axes.Axes जोड़ें एक सबप्लॉट व्यवस्था के हिस्से के रूप में चित्र के लिए। प्

कई लेजेंड प्रविष्टियों के साथ एक हिस्टोग्राम प्लॉट करने के लिए, हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं - आकृति का आकार सेट करें और सबप्लॉट के बीच और आसपास पैडिंग समायोजित करें। numpy का उपयोग करके यादृच्छिक डेटा बनाएं इतिहास () . का उपयोग करके एक हिस्टोग्राम प्लॉट करें विधि। प्रत्येक पैच के चेहरे को रंगने

एनिमेटेड साइन कर्व बनाने के लिए, हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं - आकृति का आकार सेट करें और सबप्लॉट के बीच और आसपास पैडिंग समायोजित करें। नया आंकड़ा बनाएं या मौजूदा आंकड़ा सक्रिय करें। वर्तमान आकृति में एक कुल्हाड़ी जोड़ें और इसे वर्तमान कुल्हाड़ी बनाएं। खाली सूचियों वाली एक पंक्ति प्लॉट करें। लाइन

प्रति माह डेटा के साथ matplotlib में बार की चौड़ाई को नियंत्रित करने के लिए, हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं - आकृति का आकार सेट करें और सबप्लॉट के बीच और आसपास पैडिंग समायोजित करें तिथियों की सूची बनाएं, x और y , numpy का उपयोग करते हुए। बार को x . के साथ प्लॉट करें और y डेटा बिंदु, प्रति माह डेटा

सीबॉर्न लीनियर रिग्रेशन जॉइंटप्लॉट में लाइन का रंग बदलने के लिए, हम joint_kws . का उपयोग कर सकते हैं जॉइंटप्लॉट () . में विधि। कदम आकृति का आकार सेट करें और सबप्लॉट के बीच और आसपास पैडिंग समायोजित करें। पंडों का डेटाफ़्रेम बनाने के लिए numpy का उपयोग करके x और y डेटा बिंदु बनाएँ। jointplot() का उपय

पुरुष बार प्लॉट स्वचालित रूप से अलग-अलग रंगों में घूमते हैं, हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं - आकृति का आकार सेट करें और सबप्लॉट के बीच और आसपास पैडिंग समायोजित करें। विभिन्न रंगों के लिए स्वचालित साइकिलर सेट करें। बारों को प्लॉट करने के लिए पंडों का डेटाफ़्रेम बनाएं। साजिश का उपयोग करें () kind=bar

Matplotlib सबप्लॉट में वास्तविक आकार के साथ विभिन्न छवियों को प्रदर्शित करने के लिए, हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं - आकृति का आकार सेट करें और सबप्लॉट के बीच और आसपास पैडिंग समायोजित करें। इमरीड () का उपयोग करके दो चित्र पढ़ें विधि (im1 और im2) एक आकृति और सबप्लॉट का एक सेट बनाएं। दोनों सबप्लॉट के

इंटरेक्टिव प्लॉट प्राप्त करने के लिए, हमें आकृति को सक्रिय करने की आवश्यकता है। plt.ioff() . का उपयोग करना और plt.ion() , हम एक प्लॉट के साथ परस्पर क्रिया कर सकते हैं। आईपीथॉन खोलें खोल और खोल पर निम्न आदेश दर्ज करें। उदाहरण In [1]: %matplotlib auto Using matplotlib backend: GTK3Agg In [2]: import

Matplotlib के लिए डेटा मानों को रंग जानकारी में बदलने के लिए, हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं - आकृति का आकार सेट करें और सबप्लॉट के बीच और आसपास पैडिंग समायोजित करें। rc मानों के लिए डिफ़ॉल्ट, एक कॉलोरमैप इंस्टेंस प्राप्त करें अगर *नाम* है कोई नहीं । यादृच्छिक मान बनाएं जिन्हें रंग जानकारी में बदला

Matplotlib सबप्लॉट्स में वर्टिकल स्पेस में हेरफेर करने के लिए, हम hspace=1 . का उपयोग कर सकते हैं subplots_adjust() . में तंग प्लॉट लेआउट के बिना विधि। कदम आकृति का आकार सेट करें और सबप्लॉट के बीच और आसपास पैडिंग समायोजित करें। numpy का उपयोग करके x और y डेटा बिंदु बनाएं। 4 सूचकांकों के साथ एक आंकड

सीबॉर्न फेस ग्रिड के साथ एनोटेशन को अनुकूलित करने के लिए, हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं - आकृति का आकार सेट करें और सबप्लॉट के बीच और आसपास पैडिंग समायोजित करें। col1 . के साथ एक डेटा फ़्रेम बनाएं और col2 कॉलम। सशर्त संबंधों को प्लॉट करने के लिए मल्टी-प्लॉट ग्रिड। डेटा के प्रत्येक पहलू के सबसेट मे

on_key . को पैरामीटर पास करने के लिए में fig.canvas.mpl_connect(key_press_event, on_key), हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं - आकृति का आकार सेट करें और सबप्लॉट के बीच और आसपास पैडिंग समायोजित करें। एक आकृति और सबप्लॉट का एक सेट बनाएं। सेट x और y कुल्हाड़ियों का पैमाना। समारोह को घटना से बांधें। आंकड़ा

o Matplotlib में फ़ॉन्ट परिवार की सूची प्राप्त करें, हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं - फ़ॉन्ट प्रबंधक को पुनरावृत्त करें ttflist और नाम प्रिंट करें। फ़ॉन्ट प्रबंधक को पुनरावृत्त करें afmlist और नाम प्रिंट करें। उदाहरण fm.fontManager.ttflist में fmfor f के रूप में import matplotlib.font_manager as f

Matplotlib सबप्लॉट्स में क्षैतिज स्थान में हेरफेर करने के लिए, हम wspace=1 . का उपयोग कर सकते हैं subplots_adjust() . में तंग प्लॉट लेआउट के बिना विधि। कदम आकृति का आकार सेट करें और सबप्लॉट के बीच और आसपास पैडिंग समायोजित करें। बनाएं x और y डेटा अंक numpy का उपयोग कर रहे हैं। 4 इंडेक्स के साथ एक आं

Matplotlib का उपयोग करके दो मार्करों को लीजेंड में एक ही लेबल साझा करने के लिए, हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं कदम आकृति का आकार सेट करें और सबप्लॉट के बीच और आसपास पैडिंग समायोजित करें। numpy का उपयोग करके x और y डेटा बिंदु बनाएं। प्लॉट x और y(एक sin(x) और cos(x) के रूप में), plot() का उपयोग करके

Matplotlib में बार चार्ट के ऊपर प्रतिशत प्रदर्शित करने के लिए, हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं - आकृति का आकार सेट करें और सबप्लॉट के बीच और आसपास पैडिंग समायोजित करें। x और y डेटा बिंदु बनाएं; एक वैरिएबल को इनिशियलाइज़ करें, चौड़ाई । सबप्लॉट () का उपयोग करके एक आकृति और सबप्लॉट का एक सेट बनाएं विधि

Matplotlib में दो रेखाओं के बीच कोण को प्लॉट करने का सबसे अच्छा तरीका आर्क . का उपयोग करना है बीच में कोण बनाने के लिए कोण चाप बनाने के लिए वर्ग। कदम आकृति का आकार सेट करें और सबप्लॉट के बीच और आसपास पैडिंग समायोजित करें। एक नया आंकड़ा बनाएं या आंकड़ा () . का उपयोग करके मौजूदा आंकड़े को सक्रिय करें