अलग-अलग मार्कर आकार वाले 3D प्रोजेक्शन पर स्कैटर पॉइंट 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 xs, ys और zs डेटा पॉइंट बनाएं मार्कर के अलग-अलग आकार के लिए एक वैरिएबल एस को इनिशियलाइज़ करें। figure(

हम इमोजी को बार के शीर्ष पर रखने के लिए एनोटेट () का उपयोग कर सकते हैं। कदम आकृति का आकार सेट करें और सबप्लॉट के बीच और आसपास पैडिंग समायोजित करें। आवृत्तियों की सूची बनाएं और लेबल इमोजी बनाने वाले. एक नया आंकड़ा बनाएं या आंकड़ा () . का उपयोग करके मौजूदा आंकड़े को सक्रिय करें विधि। प्लॉट बार bar()

Matplotlib प्लॉट फ़ंक्शन में एक लाइन को बॉर्डर देने के लिए, हम अलग-अलग लाइन चौड़ाई के साथ प्लॉट () फ़ंक्शन को दो बार कॉल कर 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। x और y डेटा बिंदुओं को प्लॉट करें जहां लाइन

Matplotlib में लॉग प्लॉट की छोटी टिक को अक्षम करने के लिए, हम minorticks_off() का उपयोग कर सकते हैं 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। इंडेक्स 1 पर मौजूदा आंकड़े में सबप्लॉट जोड़ें। x और y डेटा बिंदुओं को co

Matplotlib में ओवरलैपिंग लाइनों को प्लॉट करने के लिए, हम वैरिएबल ओवरलैपिंग का उपयोग कर सकते हैं जो मूल रूप से प्लॉट में अस्पष्टता या अल्फा मान सेट करता है। कदम आकृति का आकार सेट करें और सबप्लॉट के बीच और आसपास पैडिंग समायोजित करें। लाइन के अल्फ़ा मान को सेट करने के लिए एक वैरिएबल ओवरलैपिंग को इनिशि

कुल्हाड़ियों के बिना 3D बार प्लॉट करने के लिए, हम निम्नलिखित कदम उठा 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। उप-भूखंड व्यवस्था के रूप में क्यूरेंट आकृति में एक कुल्हाड़ी जोड़

एक बिंदु से गुजरने वाली क्षैतिज और लंबवत रेखाओं 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। ढलान (m1, m2) और इंटरसेप्ट (c1 और c2) का उपयोग करके दो लाइनें बनाएं। ढलानों को प्रारंभ करें और मूल्यों को इंटरसेप्ट करें। nump

बार प्लॉट पर बार के ऊपर टेक्स्ट लिखने के लिए, हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं आकृति का आकार सेट करें और सबप्लॉट के बीच और आसपास पैडिंग समायोजित करें। वर्ष की सूचियां बनाएं , जनसंख्या और x . चौड़ाई चर प्रारंभ करें। सबप्लॉट्स () पद्धति का उपयोग करके एक आकृति और सबप्लॉट का एक सेट बनाएं। ylabels सेट करे

अक्ष.फ्लैट मतलब 1डी पुनरावर्तक सरणी के ऊपर। आइए एक उदाहरण लें और देखें कि axes.flat . का उपयोग कैसे करें । कदम फिगर साइज सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच और आसपास पैडिंग को एडजस्ट करें। सबप्लॉट्स () . का उपयोग करके एक फिगर और सबप्लॉट का एक सेट बनाएं विधि। बनाएं x और y डेटा अंक numpy का उपयोग कर

प्रत्येक X के लिए कई Y मानों वाला स्कैटर प्लॉट बनाने के लिए, हम x . बना सकते हैं और y स्कैटर प्लॉट बनाने के लिए numpy, zip का उपयोग करके डेटा पॉइंट और उन्हें एक साथ पुनरावृत्त करें। कदम फिगर साइज सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच और आसपास पैडिंग को एडजस्ट करें। numpy का उपयोग करके यादृच्छिक xs और y

अक्ष मानों को परिवर्तित या स्केल करने के लिए और matplotlib में टिक आवृत्ति को फिर से परिभाषित करने के लिए, हम xticks की एक सूची बना सकते हैं और xtick_labels xticks() . का उपयोग करके तरीका। अक्ष पैमाने रखें और टिक आवृत्ति को फिर से परिभाषित करें। कदम फिगर साइज सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच और आसपास

आर-शैली (डिफ़ॉल्ट नियमित शैली है) अक्ष को आकर्षित करने के लिए, जो मैटप्लोटलिब में कुल्हाड़ियों से बाहर की ओर इंगित करता है, हम rcParams[xticks.direction]=out का उपयोग कर सकते हैं। एक्स-अक्ष के लिए। कदम फिगर साइज सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच और आसपास पैडिंग को एडजस्ट करें। बाहर की ओर सेट करें च

networkx और matplotlib के साथ एक नेटवर्क ग्राफ़ बनाने के लिए, plt.show() - फिगर साइज सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच और आसपास पैडिंग को एडजस्ट करें। से . कुंजियों के साथ डेटाफ़्रेम के लिए ऑब्जेक्ट बनाएं और को । एक edelist . वाला ग्राफ़ प्राप्त करें । ड्रा () . का उपयोग करके एक ग्राफ़ बनाएं

matplotlib में एक रंग टपल (लाल, हरा और नीला) के मूल्यों को मैप करने के लिए, हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं - 1.00 से 2.00 तक के मानों की सूची बनाएं, गिनती=10. vmin और vmax अंतराल में रैखिक रूप से सामान्यीकृत डेटा प्राप्त करें। स्केलर डेटा को rgba में मैप करने के लिए एक ऑब्जेक्ट प्राप्त करें

इमरीड विधि के लिए एक साधारण कॉल हमारी छवि को एक बहु-आयामी NumPy सरणी (क्रमशः प्रत्येक लाल, हरे और नीले रंग के घटक के लिए एक) के रूप में लोड करता है और स्क्रीन पर हमारी छवि प्रदर्शित करता है। जबकि, cv2 RGB छवियों को बहु-आयामी NumPy सरणियों के रूप में दर्शाता है, लेकिन उल्टे क्रम में। कदम फिगर साइज

x-ticks . का घनत्व कम करने के लिए सीबॉर्न में, हम set_visible=False . का उपयोग कर सकते हैं विषम पदों के लिए। कदम फिगर साइज सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच और आसपास पैडिंग को एडजस्ट करें। X-अक्ष और Y-अक्ष कुंजियों के साथ एक डेटाफ़्रेम बनाएँ। barplot() . का उपयोग करके बिंदु अनुमान और बार के साथ

मैटप्लोटलिब स्कैटरप्लॉट को एक समूह के रूप में पारदर्शी बनाने के लिए, हम अल्फा . को बदल सकते हैं स्कैटर () . में मान भिन्न समूह मान के साथ विधि तर्क। कदम फिगर साइज सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच और आसपास पैडिंग को एडजस्ट करें। समूहीकृत x और y अंक वापस करने के लिए एक विधि बनाएं। समूह 1 और समूह

सभी X निर्देशांक (या Y निर्देशांक) दिखाने के लिए, हम xticks() . का उपयोग कर सकते हैं विधि (या yticks() )। कदम फिगर साइज सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच और आसपास पैडिंग को एडजस्ट करें। बनाएं x और y डेटा अंक numpy का उपयोग कर रहे हैं। अक्षों पर x=0 और y=0 हाशिया सेट करें। प्लॉट x और y प्लॉट (

हम आँकड़ों के मॉडल रैखिक प्रतिगमन (OLS) को एक गैर-रेखीय वक्र के साथ लेकिन रैखिक डेटा के साथ प्लॉट कर सकते हैं। कदम फिगर साइज सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच और आसपास पैडिंग को एडजस्ट करें। एक नया बनाने के लिए, हम बीज () . का उपयोग कर सकते हैं विधि। नमूना और सिग्मा चरों की संख्या प्रारंभ करें।

Python/Matplotlib का उपयोग करते हुए एक कॉलोरमैप के आधार पर एक रंग चक्र को प्लॉट करने के लिए, हम colorbar का उपयोग कर सकते हैं वर्ग और तांबे का उपयोग कर सकते हैं colormap । कदम फिगर साइज सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच और आसपास पैडिंग को एडजस्ट करें। figure() . का उपयोग करके एक नया आंकड़ा बनाएं या