पायथन पांडा में डेटाफ्रेम कॉलम मान को एक्स-अक्ष लेबल के रूप में सेट करने के लिए, हम xticks का उपयोग कर सकते हैं साजिश () . के तर्क में विधि। कदम फिगर साइज सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच और आसपास पैडिंग को एडजस्ट करें। कॉलम1 कुंजी . के साथ पांडा का उपयोग करके डेटाफ़्रेम बनाएं । प्लॉट () . का उ

Matplotlib में X-अक्ष लेबल के लिए स्थान बढ़ाने के लिए, हम subplots_adjust() में रिक्ति चर का उपयोग कर सकते हैं विधि का तर्क। 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। numpy का उप

किसी प्लॉट में टेक्स्ट को एनिमेट 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 अक्ष की सीमा निर्धारित करें। एक चर प्रारंभ करें, स्ट्रिंग । पाठ्य का उपयोग करें () प्लॉट के ऊपर टेक्स्ट रखने की विधि। FuncAnimation() का उपयोग

एक matplotlib लेजेंड में पंक्तियों को 2 कॉलम के साथ संरेखित करने 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 रेखाएँ प्लॉट करें line1, line2 और line3 । आकृति पर दो स्तंभों के साथ एक किंवदंती रखे

Matplotlib में सबप्लॉट्स के बीच की जगह को हटाने के लिए, हम GridSpec(3, 3) का उपयोग कर सकते हैं कक्षा और कुल्हाड़ियों को एक सबप्लॉट व्यवस्था के रूप में जोड़ें। कदम आकृति का आकार सेट करें और सबप्लॉट के बीच और आसपास पैडिंग समायोजित करें। सबप्लॉट्स को एक फिगर में रखने के लिए ग्रिड लेआउट जोड़ें। ग्रिड क

सीबॉर्न जॉइंटप्लॉट में अक्ष लेबल 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। numpy का उपयोग करके x और y डेटा बिंदु बनाएं। jointplot() का उपयोग करें सीबॉर्न में एक संयुक्त भूखंड की साजिश रचने की विधि। अनुकूलित अक्ष ल

Matplotlib में एक लाइन को लेबल करने के लिए, हम लेबल . का उपयोग कर सकते हैं साजिश () . के तर्क में विधि, कदम आकृति का आकार सेट करें और सबप्लॉट के बीच और आसपास पैडिंग समायोजित करें। प्लॉट के साथ लेबल=लाइन1 प्लॉट () . का उपयोग करके विधि। प्लॉट के साथ लेबल=लाइन2 प्लॉट () . का उपयोग करके विधि। एक किंवदं

Python और Matplotlib का उपयोग करके 3D स्कैटर प्लॉट पर अल्फा मान को नियंत्रित करने के लिए, हम facecolor और edgecolors मान सेट कर सकते हैं। 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 विधि। एक ~.

3डी स्कैटर प्लॉट पर दो बिंदुओं को जोड़ने के लिए, हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं आकृति का आकार सेट करें और सबप्लॉट के बीच और आसपास पैडिंग समायोजित करें। आकृति () पद्धति का उपयोग करके एक नया आंकड़ा बनाएं या मौजूदा आंकड़े को सक्रिय करें। उपप्लॉट व्यवस्था के रूप में वर्तमान आकृति में एक कुल्हाड़ी जोड़े

मैटप्लोटलिब का उपयोग करके ए, बी और सी के साथ सबप्लॉट्स को एनोटेट करने के लिए, हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं आकृति का आकार सेट करें और सबप्लॉट के बीच और आसपास पैडिंग समायोजित करें। nrows=1 . के साथ एक आकृति और सबप्लॉट का एक सेट बनाएं और ncols=3 । सरणी के ऊपर 1D पुनरावर्तक बनाएं। प्रत्येक अक्ष को पु

Matplotlib के साथ एक ग्रेस्केल OpenCV छवि दिखाने के लिए, हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं आकृति का आकार सेट करें और सबप्लॉट के बीच और आसपास पैडिंग समायोजित करें। फ़ंक्शन इमरीड निर्दिष्ट फ़ाइल से एक छवि लोड करता है और उसे लौटाता है। फ़ंक्शन एक इनपुट इमेज को एक कलर स्पेस से दूसरे कलर स्पेस में कनवर्ट क

OSX में matplotlib को वर्चुअल वातावरण में काम करने के लिए, हम पहले एक वर्चुअल वातावरण बना सकते हैं और फिर उस बनाए गए वातावरण को सक्रिय कर सकते हैं। इसके बाद, उस वर्चुअल वातावरण में सभी निर्भरताएँ स्थापित करें। कदम उबंटूखोलें टर्मिनल। apt-get install python-venv पायथन-एम वेनव स्रोत /बिन/सक्रिय कर

पायथन पांडा का उपयोग करके एक स्टैक्ड इवेंट अवधि 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। xmin . की सूचियों के साथ एक डेटाफ़्रेम बनाएं और इसके संगत xmax । hlines() का उपयोग करें एक स्टैक्ड इवेंट अवधि को प्लॉट करने की

imshow() के साथ एक np.array प्रदर्शित करने के लिए, हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं आकृति का आकार सेट करें और सबप्लॉट के बीच और आसपास पैडिंग समायोजित करें। एक np.सरणी . का उपयोग करके एक 2D डेटा रेखापुंज बनाएं । डेटा को एक छवि के रूप में प्रदर्शित करें, अर्थात, एक 2D नियमित रेखापुंज पर। आंकड़ा प्रदर्श

एक कीबोर्ड इनपुट द्वारा पायथन फिगर को बंद करने के लिए, हम plt.pause() मेथड, एक इनपुट और क्लोज़ () मेथड का उपयोग कर सकते हैं। कदम आकृति का आकार सेट करें और सबप्लॉट के बीच और आसपास पैडिंग समायोजित करें। numpy का उपयोग करके यादृच्छिक t और y डेटा बिंदु बनाएं। एक नया आंकड़ा बनाएं या आंकड़ा () . का उपयोग

matplotlib छवि गुणवत्ता में सुधार करने के लिए हम अधिक डॉट प्रति इंच का उपयोग कर सकते हैं अर्थात dpi मान (600 से अधिक) और pdf या .eps प्रारूप की सिफारिश की जा सकती है। कदम आकृति का आकार सेट करें और सबप्लॉट के बीच और आसपास पैडिंग समायोजित करें। np.array का उपयोग करके 2D डेटा रेखापुंज बनाएं। डेटा को ए

Y-अक्ष की सीमा निर्धारित करने के लिए, हम ylim() . का उपयोग कर सकते हैं विधि और अधिकतम और न्यूनतम सीमा मान डालें। कदम आकृति का आकार सेट करें और सबप्लॉट के बीच और आसपास पैडिंग समायोजित करें। डेटा बिंदुओं के लिए दो सूचियां बनाएं। अधिकतम . के लिए दो चर बनाएं और मिनट Y-अक्ष के लिए मान. यलिम () का प्रयोग

matplotlib आकृति के मार्जिन को सेट करने के लिए, हम margins() . का उपयोग कर सकते हैं विधि। कदम आकृति का आकार सेट करें और सबप्लॉट के बीच और आसपास पैडिंग समायोजित करें। बनाएं टी और y डेटा अंक numpy का उपयोग कर रहे हैं। इंडेक्स 1 पर मौजूदा आंकड़े में एक सबप्लॉट जोड़ें। प्लॉट टी और वाई डेटा पॉइंट प्लॉट

समुद्र में जन्मे केडीई भूखंड में माध्यिका का पता लगाने 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। डेटा का माध्यिका ज्ञात करें (चरण 2)। kdeplot() का उपयोग करें छायांकित क्षेत्र की साजिश रचने

yscale plot को प्लॉट करने के लिए नाम से वर्ग के साथ, हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं आकृति का आकार सेट करें और सबप्लॉट के बीच और आसपास पैडिंग समायोजित करें। numpy का उपयोग करके y डेटा पॉइंट बनाएं। numpy का उपयोग करके x डेटा पॉइंट बनाएं। इंडेक्स 1 पर मौजूदा आंकड़े में एक सबप्लॉट जोड़ें। प्लॉट x और y