Matplotlib का उपयोग करके X-अक्ष के नीचे फ़ुटनोट जोड़ने के लिए, हम figtext() . का उपयोग कर सकते हैं और पाठ () 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। numpy का उपयोग करके x और y डेटा बिंदुओं को प्लॉट करें। फुटनोट ल

प्लॉट के किनारे और X-अक्ष के बीच की दूरी को समायोजित करने के लिए, हम tight_layout() का उपयोग कर सकते हैं मेथड या मौजूदा फिगर के बॉटम पैडिंग को सेट करें। 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 डेटा पॉइंट प्लॉट

एक छवि लोड करने और केरस का उपयोग करके छवि दिखाने के लिए, हम load_image() . का उपयोग करेंगे एक छवि लोड करने की विधि और दिखाए जाने के लिए छवि का लक्ष्य आकार सेट करें। कदम load_img() का उपयोग करें आंकड़ा लोड करने की विधि। छवि का लक्ष्य आकार निर्धारित करें। आंकड़ा प्रदर्शित करने के लिए, दिखाएं () . का

एक ही एनोटेशन पद्धति में विभिन्न फ़ॉन्ट आकार जोड़ने के लिए, हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं x और y डेटा बिंदुओं की सूची बनाएं जहां टेक्स्ट रखा जा सकता है। एक चर प्रारंभ करें लेबल , यानी, एक स्ट्रिंग। फोंट के आकार की सूची बनाएं। सबप्लॉट () का उपयोग करें एक आकृति और सबप्लॉट का एक सेट बनाने की विधि। उप

डिफ़ॉल्ट सीबॉर्न रंग पैलेट प्राप्त करने के लिए, हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं आकृति का आकार सेट करें और सबप्लॉट के बीच और आसपास पैडिंग समायोजित करें। रंगों की सूची लौटाएं या पैलेट को परिभाषित करने वाले सतत कोलोरमैप। मानों को रंग पैलेट में क्षैतिज सरणी के रूप में प्लॉट करें। आंकड़ा प्रदर्शित करने क

Matplotlib में प्लॉटिंग कैनवास का आकार सेट करने के लिए, हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं: आकृति का आकार सेट करें और सबप्लॉट के बीच और उसके आसपास पैडिंग समायोजित करें। अंजीर आकार का प्रयोग करें 7.50 और 3.50 फिगर साइज सेट करने के लिए। numpy का उपयोग करके x और y डेटा बिंदु बनाएं। प्लॉट x और y डेटा पॉइंट

Matplotlib में Parula colormap बनाने 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 कोलोरमैप डेटा बनाएं। एक LinearSegmentedColormap बनाएं रंगों की सूची से। विस्कम कलरमैप का विश्लेषण करने और नए कॉलोरमैप बनाने के लिए

Matplotlib में दो वक्रों के बीच के क्षेत्र को खोजने 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 x, c1 और c2 डेटा पॉइंट बनाएं। प्लॉट (x, c1) और (x, c2) प्लॉट () विधियों का उपयोग करके प्लॉट करें। दो वक्रों, c1 और c

रेंडरर फ़ाइल प्रकार विवरण AGG Png रास्टर ग्राफ़िक्स - एंटी-ग्रेन ज्योमेट्री इंजन का उपयोग करने वाली उच्च-गुणवत्ता वाली छवियां काहिरा png, ps, pdf, svg रास्टर या वेक्टर ग्राफिक्स - काहिरा पुस्तकालय का उपयोग कर कदम आकृति का आकार सेट करें और सबप्लॉट के बीच और आसपास पैडिंग समायोजित करें। बैकएंड न

Matplotlib में दो बिंदुओं के बीच रेखा खंड बनाने के लिए, हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं आकृति का आकार सेट करें और सबप्लॉट के बीच और आसपास पैडिंग समायोजित करें। दो बिंदु बनाने के लिए, दो सूचियां बनाएं। निकालें x और y point1 . से मान और point2 । प्लॉट x और y प्लॉट () . का उपयोग करके मान विधि। दोनों बि

एक लाइन ग्राफ़ के Y-अक्ष पर कई पांडा कॉलम प्लॉट करने के लिए, हम set_index() का उपयोग करके इंडेक्स सेट कर सकते हैं विधि। कदम आकृति का आकार सेट करें और सबप्लॉट के बीच और आसपास पैडिंग समायोजित करें। श्रेणी 1, श्रेणी 2, और श्रेणी 3 स्तंभों के साथ एक डेटाफ़्रेम बनाएँ। set_index() का उपयोग करें मौजूदा कॉ

हीटमैप के प्रत्येक सेल को एनोटेट करने के लिए, हम annot =True . बना सकते हैं हीटमैप () . में विधि। कदम आकृति का आकार सेट करें और सबप्लॉट के बीच और आसपास पैडिंग समायोजित करें। 5 कॉलम के साथ एक पांडा डेटाफ़्रेम बनाएं। sns.heatmap() का उपयोग करें annot=True . के साथ डेटाफ़्रेम (चरण 2) प्लॉट करने के लिए

यदि कोई शर्त सही है, तो एक बार का रंग बदलने के लिए, हम मानों का एक सेट और लाल रंग के साथ रंगों की एक सूची बना सकते हैं जब तक कि मान 2 न हो; अन्यथा सूची में पीला रंग जोड़ें। कदम आकृति का आकार सेट करें और सबप्लॉट के बीच और आसपास पैडिंग समायोजित करें। बार की परिवर्तनीय चौड़ाई प्रारंभ करें। मानों और रं

लेजेंड तत्वों को क्षैतिज रूप से दिखाने के लिए, हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं आकृति का आकार सेट करें और सबप्लॉट के बीच और आसपास पैडिंग समायोजित करें। साजिश का उपयोग करना () विधि, लेबल वाली रेखाएं line1, line2 और लाइन3 । किंवदंती () . का उपयोग करके चित्र पर एक किंवदंती रखें विधि, तर्क में ncol मान क

बोकेह में छवियों के साथ काम करने के लिए, image_url() . का उपयोग करें विधि और छवियों की एक सूची पास करें। कदम किसी फ़ाइल में सहेजे गए आउटपुट को उत्पन्न करने के लिए डिफ़ॉल्ट आउटपुट स्थिति को कॉन्फ़िगर करें जब :func:show कहा जाता है। प्लॉटिंग के लिए एक नया चित्र बनाएं। दिए गए URL से लोड की गई छवियों क

matplotlib में ऊपरी या दाएँ अक्ष के निशान को बंद करने के लिए, हम एक कस्टम शब्दकोश visible_ticks बना सकते हैं और झंडा बंद कर दें। 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 डेटा पॉइंट प्लॉट () . का उपयोग करके

matplotlib लॉग-लॉग प्लॉट से वैज्ञानिक संकेतन को हटाने के लिए, हम ax.xaxis.set_minor_formatter(mticker.ScalarFormatter ()) का उपयोग कर सकते हैं। बयान। 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। scatter() . का उपयोग करके x

Matplotlib का उपयोग करके डेटाटाइम अक्ष पर एक पुनरावर्तन 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 add_subplot() . का उपयोग करके एक सबप्लॉट व्यवस्था

कुल्हाड़ियों को छिपाने के लिए लेकिन Matplotlib के साथ 3D प्लॉट में अक्ष-लेबल रखने 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.Axesजोड़ें सबप्लॉट व्यवस्था के हिस्से के रूप म

पायथन में एक स्पेक्ट्रोग्राम पर एक्स-अक्ष ग्रिड रखने के लिए, हम ग्रिड () विधि का उपयोग कर सकते हैं और निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं - आकृति का आकार सेट करें और सबप्लॉट के बीच और आसपास पैडिंग समायोजित करें। numpy का उपयोग करके t, s1, s2, nse, x, NEFT और Fs डेटा पॉइंट बनाएं। एक नया आंकड़ा बनाएं या सबप्