Matplotlib में एक प्लॉट से डेटा निकालने के लिए, हम get_xdata() . का उपयोग कर सकते हैं और get_ydata() तरीके। कदम आकृति का आकार सेट करें और सबप्लॉट के बीच और आसपास पैडिंग समायोजित करें। numpy का उपयोग करके y डेटा पॉइंट बनाएं। प्लॉट y डेटा पॉइंट color=red . के साथ और लाइनविड्थ=5 । डेटा निकालने के लिए

अक्ष साझा करते समय टिक लेबल दिखाने के लिए, हम केवल सबप्लॉट () . का उपयोग कर सकते हैं साझा . के साथ विधि बहस। डिफ़ॉल्ट रूप से, y टिकलेबल दिखाई दे सकते हैं। कदम फिगर साइज सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच और आसपास पैडिंग को एडजस्ट करें। सबप्लॉट () . का उपयोग करके वर्तमान आंकड़े में एक सबप्लॉट जोड़ें

हिस्टोग्राम प्लॉट में केंद्र में लेबल लगाने के लिए, हम प्रत्येक पैच के मध्य-बिंदु की गणना कर सकते हैं और xticks() का उपयोग करके तदनुसार टिकलेबल लगा सकते हैं। विधि। कदम फिगर साइज सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच और आसपास पैडिंग को एडजस्ट करें। एक यादृच्छिक मानक नमूना डेटा बनाएं, x. डिब्बे की संख

matplotlib का उपयोग करके एक बॉक्सप्लॉट में बिंदुओं का एक स्कैटर जोड़ने के लिए, हम बॉक्सप्लॉट () विधि का उपयोग कर सकते हैं और स्कैटर पॉइंट्स को प्लॉट करने के लिए x और y डेटा पॉइंट प्राप्त करने के लिए पांडा डेटाफ़्रेम की गणना कर सकते हैं। कदम फिगर साइज सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच और आसपास पैडिंग क

Matplotlib में न्यूनतम, अधिकतम, औसत और मानक विचलन के लिए एक बॉक्स प्लॉट बनाने के लिए, कदम आकृति का आकार सेट करें और सबप्लॉट के बीच और आसपास पैडिंग समायोजित करें। 5☓5 आयाम का एक यादृच्छिक डेटासेट बनाएं। डेटा से न्यूनतम, अधिकतम, औसत और मानक विचलन खोजें। चरण 3, न्यूनतम, अधिकतम, औसत और मानक विचलन डेटा

प्लॉट लेजेंड में टेक्स्ट लेबल दिखाने के लिए हम तर्कों में हैंडललेंथ =0, हैंडलटेक्स्टपैड =0 और फैंक्सबॉक्स =0 के साथ लेजेंड विधि का उपयोग कर सकते हैं। कदम फिगर साइज सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच और आसपास पैडिंग को एडजस्ट करें। यादृच्छिक बनाएं x और y डेटा अंक numpy का उपयोग कर रहे हैं। सबप्लॉट

Matplotlib/Seaborn प्लॉट में कुछ सेल में कस्टम बॉर्डर जोड़ने के लिए। कदम आकृति का आकार सेट करें और सबप्लॉट के बीच और आसपास पैडिंग समायोजित करें। कुछ स्तंभों के साथ एक डेटाफ़्रेम बनाएँ। एक मैट्रिक्स डेटासेट को एक श्रेणीबद्ध-क्लस्टर हीटमैप के रूप में प्लॉट करें। सबप्लॉट व्यवस्था के रूप में हीटमैप अक्

matplotlib में हैच की लाइनविड्थ को बदलने के लिए, हम हैच की लाइनविड्थ को पैरा में सेट कर सकते हैं। कदम आकृति का आकार सेट करें और सबप्लॉट के बीच और आसपास पैडिंग समायोजित करें। बनाएं x और y=sin(x) डेटा अंक numpy का उपयोग कर रहे हैं। प्लॉट में हैच की लाइन-चौड़ाई सेट करें। scatter() . का उपयोग करके x और

matplotlib मार्कर ओरिएंटेशन को नियंत्रित करने के लिए, हम मार्कर टपल का उपयोग कर सकते हैं जिसमें मार्कर के कई पक्ष, शैली और रोटेशन या ओरिएंटेशन शामिल हैं। 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। 10 अलग-अलग घु

Matplotlib में हीटमैप के केवल ऊपरी/निचले त्रिकोण को प्लॉट करने के लिए, हम नकाबपोश 2D सरणी प्राप्त करने के लिए numpy का उपयोग कर सकते हैं और उन्हें हीटमैप बनाने के लिए एक छवि में परिवर्तित कर सकते हैं। कदम फिगर साइज सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच और आसपास पैडिंग को एडजस्ट करें। 5×5 आयाम का एक याद

Matplotlib के साथ असतत मानों के लिए एक हिस्टोग्राम प्लॉट करने के लिए, हम hist() का उपयोग कर सकते हैं विधि। कदम फिगर साइज सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच और आसपास पैडिंग को एडजस्ट करें। असतत मूल्यों की एक सूची बनाएं। इतिहास () का प्रयोग करें बिन्स=डेटा की लंबाई . के साथ डेटा प्लॉट करने की विधि

हम एनोटेट () . का उपयोग कर सकते हैं ड्राइंग के बाहर एनोटेशन लगाने की विधि। 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। सबप्लॉट्स () . का उपयोग करके एक फिगर और सबप्लॉट का एक सेट बनाएं विधि। स्कैटर () . का प्रय

Matplotlib में वित्तीय ग्राफ में सप्ताहांत को छोड़ने के लिए, हम डेटाफ़्रेम में समय को पुनरावृत्त कर सकते हैं और यदि कार्यदिवस 5 या 6 है तो प्लॉट को छोड़ दें। कदम फिगर साइज सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच और आसपास पैडिंग को एडजस्ट करें। कुंजी . के साथ डेटाफ़्रेम बनाएं समय। ज़िपित अनुक्रमणिका और

सीबॉर्न लाइनप्लॉट पर धराशायी लाइन प्लॉट करने के लिए, हम linestyle=dashed का उपयोग कर सकते हैं लाइनप्लॉट () . के तर्क में । 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। लाइनप्लॉट () का प्रयोग करें x . के साथ विधि

matplotlib में टेक्स्ट बैकग्राउंड ट्रांसपेरेंसी को एडजस्ट करने के लिए, हम अल्फा . को बदल सकते हैं bbox . के शब्दकोश में मान फेसकलर=लाल . के साथ और alpha=0.4 । 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। प्लॉट x

Matplotlib में शून्य मान वाले प्लॉट को लॉगस्केल करने के लिए, हम xscale() . का उपयोग कर सकते हैं और yscale() symlog . के साथ विधियां नाम से कक्षा। कदम फिगर साइज सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच और आसपास पैडिंग को एडजस्ट करें। प्लॉट () . का उपयोग करके शून्य मान वाली दो सूचियां प्लॉट करें विधि। ys

Matplotlib में सभी सबप्लॉट के लिए समान अक्ष सीमा निर्धारित करने के लिए हम subplot() . का उपयोग कर सकते हैं 4 सबप्लॉट बनाने की विधि जहां nrows=2, ncols=2 x और y अक्षों का हिस्सा है। कदम फिगर साइज सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच और आसपास पैडिंग को एडजस्ट करें। इंडेक्स 1 पर मौजूदा आंकड़े में सबप्लॉट

Matplotlib में तकनीकी ड्राइंग में दूरी तीरों को प्लॉट करने के लिए, हम एनोटेट () . का उपयोग कर सकते हैं तीर गुणों के साथ विधि। कदम फिगर साइज सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच और आसपास पैडिंग को एडजस्ट करें। axhline() . का उपयोग करके अक्ष के आर-पार एक क्षैतिज रेखा जोड़ें विधि, यानी, y=3.5. axhline

Matplotlib में कुल्हाड़ियों के बिना 3D प्लॉट पर स्कैटर पॉइंट्स प्लॉट करने के लिए, हम स्कैटर () का उपयोग कर सकते हैं विधि और कुल्हाड़ियों को बंद कर दें। कदम 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 सक्रि

Matplotlib में एक 3D बार के लिए एक लेजेंड बनाने के लिए, हम 3D बार प्लॉट कर सकते हैं और लेजेंड () विधि का उपयोग करके एक लेजेंड रख सकते हैं। कदम आकृति का आकार सेट करें और सबप्लॉट के बीच और आसपास पैडिंग समायोजित करें। एक नया आंकड़ा बनाएं या figure() . का उपयोग करके एक मौजूदा आंकड़ा सक्रिय करें विधि। स