3D स्कैटर प्लॉट में मार्कर साइज़ को डेटा के आधार पर वेरिएबल बनाने के लिए scatter() के s पैरामीटर में ऐरे पास करें। चरण फिगर साइज़ और ऑटोलेआउट सेट करें। xs, ys, zs रैंडम डेटा जनरेट करें। मार्कर साइज़ के लिए वेरिएबल s कैलकुलेट करें (उदाहरण: zs / (ys*0.01)^2)। fig.add_subplot(111, projection=3d) से 3D

बार के ऊपर इमोजी लेबल लगाने के लिए plt.annotate() का उपयोग करें। चरण फिगर साइज़ और ऑटोलेआउट सेट करें। फ्रीक्वेंसीज़ और इमोजी लेबल्स की लिस्ट बनाएं। plt.bar() से बार्स प्लॉट करें। प्रत्येक बार के लिए plt.annotate() से इमोजी ऊपर रखें (ha=center, va=bottom, fontsize=30)। plt.show() से दिखाएं। उदाहरण

लाइन के चारों ओर बॉर्डर इफेक्ट के लिए plot() को दो बार कॉल करें: पहले मोटी काली लाइन, फिर पतली रंगीन लाइन। चरण फिगर साइज़ और ऑटोलेआउट सेट करें। x, y डेटा जनरेट करें (उदाहरण: साइन वेव)। पहले plt.plot(x, y, c=black, lw=10) से मोटी काली लाइन खींचें। फिर plt.plot(x, y, c=red, lw=8) से पतली लाल लाइन ऊपर

लॉग स्केल प्लॉट में माइनर टिक्स हटाने के लिए plt.minorticks_off() कॉल करें। चरण फिगर साइज़ और ऑटोलेआउट सेट करें। रैंडम डेटा जनरेट करें। पहला सबप्लॉट: लॉग स्केल के साथ माइनर टिक्स (डिफ़ॉल्ट)। दूसरा सबप्लॉट: लॉग स्केल के साथ plt.minorticks_off()। दोनों में टाइटल दें और plt.show() से तुलना करें। उदाह

ओवरलैपिंग लाइन्स को स्पष्ट दिखाने के लिए alpha (पारदर्शिता) पैरामीटर का उपयोग करें। चरण फिगर साइज़ और ऑटोलेआउट सेट करें। overlapping वेरिएबल में अल्फा वैल्यू स्टोर करें (उदाहरण: 0.15)। दो लाइन्स को अलग-अलग रंग और समान अल्फा के साथ प्लॉट करें। plt.show() से दिखाएं। उदाहरण कोड from matplotlib import

3D बार चार्ट बनाने के लिए bar3d() उपयोग करें और ax.axis(off) से एक्सिस छुपाएं। चरण फिगर साइज़ और ऑटोलेआउट सेट करें। fig.add_subplot(111, projection=3d) से 3D एक्सिस बनाएं। x3, y3, z3 (बेस), dx, dy, dz (आयाम) ऐरे बनाएं। ax1.bar3d() से 3D बार्स प्लॉट करें। ax1.axis(off) से एक्सिस छुपाएं। plt.show() स

दो रेखाओं का प्रतिच्छेदन बिंदु ढूंढकर, उस पर से गुजरने वाली डॉटेड क्षैतिज और ऊर्ध्वाधर रेखाएं प्लॉट करें। चरण फिगर साइज़ और ऑटोलेआउट सेट करें। दो रेखाओं के स्लोप (m1, m2) और इंटरसेप्ट (c1, c2) परिभाषित करें। x रेंज बनाएं और दोनों रेखाएं प्लॉट करें। प्रतिच्छेदन बिंदु कैलकुलेट करें: xi = (c1 - c2) /

बार प्लॉट के प्रत्येक बार के ऊपर उसका मान दिखाने के लिए पैचेज़ को इन्यूमरेट करके ax.text() का उपयोग करें। चरण फिगर साइज़ और ऑटोलेआउट सेट करें। वर्ष, जनसंख्या डेटा और x पोजीशन ऐरे बनाएं। ax.bar() से बार्स प्लॉट करें और पैचेज़ प्राप्त करें। प्रत्येक पैच के लिए get_height(), get_x(), get_width() से पो

axes.flat एक 1D इटरेटर है जो 2D सबप्लॉट ऐरे के सभी एक्सिस ऑब्जेक्ट्स पर लूप करने देता है। चरण फिगर साइज़ और ऑटोलेआउट सेट करें। plt.subplots(nrows=2, ncols=3) से 2x3 सबप्लॉट ग्रिड बनाएं। रैंडम x, y डेटा जनरेट करें। for _, ax in enumerate(axes.flat): से सभी एक्सिस पर एक ही प्लॉट करें। plt.show() से द

एक ही X वैल्यू के लिए कई Y वैल्यूज़ होने पर, zip() से उन्हें पेयर करके स्कैटर प्लॉट बनाएं। चरण फिगर साइज़ और ऑटोलेआउट सेट करें। NumPy से रैंडम xs और ys जनरेट करें। zip(xs, ys) से पेयर बनाएं और लूप में plt.scatter(x, y) करें। plt.show() से दिखाएं। उदाहरण कोड import numpy as np from matplotlib impor

कस्टम टिक पोजीशन और लेबल्स के लिए plt.xticks(ticks, labels) का उपयोग करें, जिससे एक्सिस स्केल और टिक फ्रीक्वेंसी दोनों नियंत्रित होते हैं। चरण फिगर साइज़ और ऑटोलेआउट सेट करें। डेटा जनरेट करें और प्लॉट करें। टिक पोजीशन की लिस्ट (xticks) और लेबल्स की लिस्ट (xtick_labels) बनाएं। plt.xticks(xticks, xti

Matplotlib में डिफ़ॉल्ट इनवर्ड टिक्स के बजाय R की तरह आउटवर्ड टिक्स के लिए rcParams[xtick.direction] = out सेट करें। चरण फिगर साइज़ और ऑटोलेआउट सेट करें। plt.rcParams[xtick.direction] = out और plt.rcParams[ytick.direction] = out सेट करें। डेटा जनरेट करें और प्लॉट करें। plt.show() से दिखाएं। उदाहरण

NetworkX लाइब्रेरी का उपयोग करके नेटवर्क ग्राफ बनाएं और Matplotlib से विज़ुअलाइज़ करें। चरण फिगर साइज़ और ऑटोलेआउट सेट करें। Pandas DataFrame से एज लिस्ट बनाएं (from, to कॉलम)। nx.from_pandas_edgelist() से ग्राफ ऑब्जेक्ट बनाएं। nx.draw() से नोड्स और एजेज ड्रॉ करें (लेबल्स, साइज़, अल्फा सेट करें)। p

स्केलर वैल्यूज़ को RGBA कलर्स में मैप करने के लिए colors.Normalize और cm.ScalarMappable का उपयोग करें। चरण वैल्यूज़ की रेंज बनाएं (उदाहरण: 1.0 से 2.0 तक 10 मान)। colors.Normalize(vmin, vmax) से नॉर्मलाइज़र बनाएं। cm.ScalarMappable(norm, cmap) से मैपर बनाएं। प्रत्येक वैल्यू के लिए mapper.to_rgba(val

plt.imshow() (Matplotlib) और cv2.imshow() (OpenCV) में मुख्य अंतर कलर चैनल ऑर्डर का है: Matplotlib RGB ऑर्डर उपयोग करता है, जबकि OpenCV BGR ऑर्डर उपयोग करता है। चरण फिगर साइज़ और ऑटोलेआउट सेट करें। दो सबप्लॉट्स बनाएं (1 पंक्ति, 2 कॉलम)। पहले में cv2.imread() से इमेज पढ़ें और plt.imshow() से दिखाएं

Seaborn बारप्लॉट में बहुत सारे x-ticks हों तो, हर दूसरे लेबल को छुपाकर घनत्व कम करें। चरण फिगर साइज़ और ऑटोलेआउट सेट करें। Pandas DataFrame बनाएं और sns.barplot() से प्लॉट करें। bar_plot.get_xticklabels() को इन्यूमरेट करें। सम इंडेक्स वाले लेबल्स विजिबल रखें, विषम वाले set_visible(False) करें। plt.

एक से अधिक स्कैटर ग्रुप्स को ट्रांसपेरेंट बनाने के लिए scatter() में alpha पैरामीटर का उपयोग करें। चरण फिगर साइज़ और ऑटोलेआउट सेट करें। एक फंक्शन से दो ग्रुप्स के रैंडम पॉइंट्स जनरेट करें। plt.scatter(..., alpha=0.5) से दोनों ग्रुप्स प्लॉट करें। plt.show() से दिखाएं। उदाहरण कोड import numpy as np

सभी X (या Y) कोऑर्डिनेट्स को टिक्स के रूप में दिखाने के लिए plt.xticks(x) और plt.yticks(y) का उपयोग करें। चरण फिगर साइज़ और ऑटोलेआउट सेट करें। NumPy से x और y डेटा बनाएं। plt.margins(x=0, y=0) से मार्जिन हटाएं। plt.plot(x, y) से प्लॉट करें। plt.xticks(x) और plt.yticks(y) से सभी कोऑर्डिनेट्स को टिक्

Statsmodels OLS रिग्रेशन परिणामों को Matplotlib में प्लॉट करें: डेटा पॉइंट्स, ट्रू लाइन, फिटेड वैल्यूज़, और कॉन्फिडेंस इंटरवल। चरण फिगर साइज़ सेट करें, रैंडम सीड फिक्स करें। सिंथेटिक डेटा जनरेट करें (लीनियर + नॉन-लीनियर टर्म्स)। sm.OLS(y, X).fit() से मॉडल फिट करें। wls_prediction_std से प्रेडिक्शन

Matplotlib के ColorbarBase और पोलर प्रोजेक्शन का उपयोग करके एक सुंदर कलर व्हील बनाएं। चरण फिगर साइज़ और ऑटोलेआउट सेट करें। fig.add_axes([...], projection=polar) से पोलर एक्सिस बनाएं। डायरेक्शन को 2 * np.pi सेट करें। colors.Normalize से डेटा नॉर्मलाइज़ करें। colorbar.ColorbarBase से कलरबार ड्रॉ करें