Matplotlib का उपयोग करके X-एक्सिस के नीचे फुटनोट जोड़ने के लिए figtext() और text() 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। NumPy का उपयोग करके x और y डेटा पॉइंट्स प्लॉट करें। फुटनोट रखने के लिए x, y पोजीशन

प्लॉट के किनारे और X-एक्सिस के बीच स्पेसिंग एडजस्ट करने के लिए tight_layout() मेथड का उपयोग करें या करंट फिगर का बॉटम पैडिंग सेट करें। चरण फिगर का आकार सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच पैडिंग एडजस्ट करें। NumPy का उपयोग करके x और y डेटा पॉइंट्स बनाएं। plot() मेथड का उपयोग करके x और y डेटा पॉइंट्स प्लॉ

Keras का उपयोग करके इमेज लोड करने और दिखाने के लिए load_img() मेथड का उपयोग करें और दिखाने के लिए इमेज का टारगेट साइज सेट करें। चरण load_img() मेथड का उपयोग करके फिगर लोड करें। इमेज का टारगेट साइज सेट करें। फिगर डिस्प्ले करने के लिए show() मेथड का उपयोग करें। उदाहरण from keras.preprocessing impo

एक ही एनोटेशन मेथड में अलग-अलग फॉन्ट साइज जोड़ने के लिए निम्नलिखित चरणों का पालन करें: चरण टेक्स्ट रखने के लिए x और y डेटा पॉइंट्स की लिस्ट बनाएं। वेरिएबल labels इनिशियलाइज़ करें, यानी एक स्ट्रिंग। फॉन्ट साइज की लिस्ट बनाएं। subplots() मेथड का उपयोग करके फिगर और सबप्लॉट्स का सेट बनाएं। ऊपर की लिस्

डिफ़ॉल्ट Seaborn कलर पैलेट प्राप्त करने के लिए निम्नलिखित चरणों का पालन करें: चरण फिगर का आकार सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच पैडिंग एडजस्ट करें। पैलेट डिफाइन करने वाले रंगों की लिस्ट या कंटीन्यूअस कलरमैप रिटर्न करें। हॉरिजॉन्टल ऐरे के रूप में कलर पैलेट में मान प्लॉट करें। फिगर डिस्प्ले करने के लिए

Matplotlib में प्लॉटिंग कैनवास का आकार सेट करने के लिए निम्नलिखित चरणों का पालन करें: चरण फिगर का आकार सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच पैडिंग एडजस्ट करें। फिगर आकार सेट करने के लिए figsize 7.50 और 3.50 का उपयोग करें। NumPy का उपयोग करके x और y डेटा पॉइंट्स बनाएं। plot() मेथड का उपयोग करके x और y डेटा

Matplotlib में Parula कलरमैप 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 कलरमैप डेटा बनाएं। रंगों की लिस्ट से LinearSegmentedColormap बनाएं। Viscum कलरमैप्स विश्लेषण करने और नए कलरमैप्स बनाने का एक छोटा टूल है। ड

Matplotlib में दो कर्व्स के बीच का क्षेत्रफल खोजने 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, c1 और c2 डेटा पॉइंट्स बनाएं। plot() मेथड्स का उपयोग करके (x, c1) और (x, c2) प्लॉट करें। दो कर्व्स c1 और c2 के बीच के क्ष

रेंडरर फाइल टाइप्स विवरण AGG PNG रास्टर ग्राफिक्स - एंटी-ग्रेन ज्योमेट्री इंजन का उपयोग करके हाई-क्वालिटी इमेजेज Cairo PNG, PS, PDF, SVG रास्टर या वेक्टर ग्राफिक्स - Cairo लाइब्रेरी का उपयोग करके चरण फिगर का आकार सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच पैडिंग एडजस्ट करें। बैकेंड नाम Agg सेट करें।

Matplotlib में दो पॉइंट्स के बीच लाइन सेगमेंट्स बनाने के लिए निम्नलिखित चरणों का पालन करें: चरण फिगर का आकार सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच पैडिंग एडजस्ट करें। दो पॉइंट्स बनाने के लिए दो लिस्ट्स बनाएं। point1 और point2 से x और y मान निकालें। plot() मेथड का उपयोग करके x और y मान प्लॉट करें। दोनों पॉइ

लाइन ग्राफ के Y-एक्सिस पर मल्टीपल पांडास कॉलम प्लॉट करने के लिए set_index() मेथड का उपयोग करके इंडेक्स सेट करें। चरण फिगर का आकार सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच पैडिंग एडजस्ट करें। Category 1, Category 2, और Category 3 कॉलम के साथ डेटाफ्रेम बनाएं। मौजूदा कॉलम का उपयोग करके डेटाफ्रेम इंडेक्स सेट करने

हीटमैप के प्रत्येक सेल को एनोटेट करने के लिए heatmap() मेथड में annot=True सेट करें। चरण फिगर का आकार सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच पैडिंग एडजस्ट करें। 5 कॉलम के साथ पांडास डेटाफ्रेम बनाएं। annot=True फ्लैग के साथ sns.heatmap() का उपयोग करके डेटाफ्रेम (चरण 2) प्लॉट करें। फिगर डिस्प्ले करने के लिए s

शर्त पूरी होने पर सिंगल बार का रंग बदलने के लिए मानों का सेट बनाएं और रंगों की लिस्ट बनाएं जिसमें मान 2 तक लाल हो; अन्यथा पीला रंग लिस्ट में जोड़ें। चरण फिगर का आकार सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच पैडिंग एडजस्ट करें। बार की चौड़ाई का वेरिएबल इनिशियलाइज़ करें। मानों और रंगों की दो लिस्ट्स बनाएं। बार्

लीजेंड एलिमेंट्स को हॉरिजॉन्टली दिखाने के लिए निम्नलिखित चरणों का पालन करें: चरण फिगर का आकार सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच पैडिंग एडजस्ट करें। plot() मेथड का उपयोग करके लेबल line1, line2 और line3 के साथ लाइन्स प्लॉट करें। आर्गुमेंट में लेबल्स की संख्या के लिए ncol मान के साथ legend() मेथड का उपयोग

Bokeh में इमेजेज के साथ काम करने के लिए image_url() मेथड का उपयोग करें और इमेजेज की लिस्ट पास करें। चरण :func:show कॉल होने पर फाइल में सेव आउटपुट जनरेट करने के लिए डिफ़ॉल्ट आउटपुट स्टेट कॉन्फिगर करें। प्लॉटिंग के लिए नया फिगर बनाएं। दिए गए URLs से लोड की गई इमेजेज रेंडर करें। Bokeh ऑब्जेक्ट या एप

Matplotlib में अपर या राइट एक्सिस टिक मार्क्स ऑफ करने के लिए कस्टम डिक्शनरी visible_ticks बनाएं और फ्लैग ऑफ करें। चरण फिगर का आकार सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच पैडिंग एडजस्ट करें। NumPy का उपयोग करके x और y डेटा पॉइंट्स बनाएं। plot() मेथड का उपयोग करके x और y डेटा पॉइंट्स प्लॉट करें। एक्सिस टिक मा

Matplotlib लॉग-लॉग प्लॉट से साइंटिफिक नोटेशन हटाने के लिए ax.xaxis.set_minor_formatter(mticker.ScalarFormatter()) स्टेटमेंट 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। scatter() मेथड का उपयोग करके x और y डेटा पॉइंट

Matplotlib का उपयोग करके डेटाटाइम एक्सिस पर रेक्टेंगल प्लॉट करने के लिए निम्नलिखित चरणों का पालन करें: चरण फिगर का आकार सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच पैडिंग एडजस्ट करें। नया फिगर बनाएं या मौजूदा फिगर एक्टिवेट करें। add_subplot() मेथड का उपयोग करके फिगर में ~.axes.Axes को सबप्लॉट अरेंजमेंट के हिस्से

Matplotlib के साथ 3D प्लॉट में एक्सिस छुपाने लेकिन एक्सिस लेबल्स रखने के लिए निम्नलिखित चरणों का पालन करें: चरण फिगर का आकार सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच पैडिंग एडजस्ट करें। नया फिगर बनाएं या मौजूदा फिगर एक्टिवेट करें। सबप्लॉट अरेंजमेंट के हिस्से के रूप में ~.axes.Axes को फिगर में जोड़ें। NumPy का

Python में स्पेक्ट्रोग्राम पर X-एक्सिस ग्रिड रखने के लिए grid() मेथड का उपयोग करें और निम्नलिखित चरणों का पालन करें: चरण फिगर का आकार सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच पैडिंग एडजस्ट करें। NumPy का उपयोग करके t, s1, s2, nse, x, NEFT और Fs डेटा पॉइंट्स बनाएं। subplots() मेथड का उपयोग करके nrows=2 के साथ