Matplotlib में 3D प्लॉट का पक्षानुपात सेट करने के लिए, हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं- आंकड़ा () का उपयोग करना विधि, एक नया आंकड़ा बनाएं या मौजूदा आंकड़ा सक्रिय करें। वर्तमान कुल्हाड़ियों को प्राप्त करें, यदि आवश्यक हो तो प्रक्षेपण=3d के साथ एक बनाएं। numpy का उपयोग करके डेटा बिंदु, R, Y और z बनाए

NaN मानों वाली छवि को फ़िल्टर करने वाला गाऊसी एक मैट्रिक्स NaN के सभी मान बनाता है, जो एक NaN मान मैट्रिक्स उत्पन्न करता है। कदम एक आकृति और सबप्लॉट का एक सेट बनाएं। उस मैट्रिक्स में NaN मान के साथ एक मैट्रिक्स बनाएं। डेटा को एक छवि के रूप में प्रदर्शित करें, अर्थात, एक 2D नियमित रेखापुंज पर, डेटा

pyplot.plot() . का उपयोग करके एक पैरामीट्रिज्ड कर्व बनाने के लिए , हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं - फिगर साइज सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच और आसपास पैडिंग को एडजस्ट करें। वैरिएबल को प्रारंभ करें N नमूनों की संख्या के लिए। numpy का उपयोग करके t, r, x और y डेटा पॉइंट बनाएं। एक आकृति और सबप

Matplotlib निहित समीकरणों को प्लॉट करने के लिए कार्यक्षमता का समर्थन नहीं करता है, हालांकि, आप एक कोड की कोशिश कर सकते हैं जैसा हमने यहां दिखाया है। कदम बनाएं xrange और यरेंज डेटा अंक numpy का उपयोग कर रहे हैं। meshgrid() . का उपयोग करके निर्देशांक सदिशों से निर्देशांक मैट्रिक्स लौटाएं विधि। x और y

Matplotlib में प्लॉट दिखाने से पहले खाली टिक लेबल प्राप्त करने के लिए, हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं - डेटा बिंदुओं की एक सूची बनाएं। subplot() . का उपयोग करके वर्तमान आंकड़े में एक सबप्लॉट जोड़ें विधि। चिह्न सेट करें और टिकलेबल set_xticks() . का उपयोग करके विधि और set_xticklabels() विधि।

एकाधिक X या Y अक्षों को आलेखित करने के लिए, हम जुड़वां () . का उपयोग कर सकते हैं या जुड़वां () तरीके, हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं - सबप्लॉट () का उपयोग करना विधि, एक आकृति और सबप्लॉट का एक सेट बनाएं। बाएं Y-अक्ष पैमाने पर [1, 2, 3, 4, 5] डेटा बिंदुओं को प्लॉट करें। जुड़वां () का उपयोग कर

matplotlib में बोल्ड फॉन्ट वेट LaTeX axes लेबल बनाने के लिए, हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं- numpy का उपयोग करके x और y डेटा बिंदु बनाएं। सबप्लॉट () का उपयोग करना विधि, वर्तमान आंकड़े में एक सबप्लॉट जोड़ें। set_xticks का उपयोग करके डेटा बिंदुओं x और y के साथ x और y टिक सेट करें और set_yticks तरीके,

Matplotlib में कार्टेशियन समन्वय प्रणाली को प्लॉट करने के लिए, हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं - एक चर प्रारंभ करें (N) एक मूल्य के साथ। x और y के लिए यादृच्छिक डेटा बिंदु बनाएं। बिंदुओं को बिखरने . का उपयोग करके प्लॉट करें x और y डेटा बिंदुओं के साथ विधि। आंकड़ा प्रदर्शित करने के लिए, दिखाएं () . क

matplotlib में बोल्ड फॉन्ट वेट LaTeX axes लेबल बनाने के लिए, हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं- x के लिए डेटा पॉइंट बनाएं. y, यानी y=sin(x) के लिए डेटा बिंदु बनाएं । लाटेक्स प्रतिनिधित्व के साथ वक्र x और y प्लॉट करें। लेबल को सक्रिय करने के लिए, किंवदंती () . का उपयोग करें विधि। आंकड़ा प्रदर्शित करने

matplotlib में लंबे सबप्लॉट टिक मार्क बनाने के लिए, हम tick_params() . का उपयोग कर सकते हैं छोटे और बड़े टिक्स की लंबाई और चौड़ाई के लिए विधि। कदम subplot() . का उपयोग करके वर्तमान आंकड़े में एक सबप्लॉट जोड़ें विधि। एक श्रेणी(2) मान प्लॉट करें s x और y डेटा बिंदुओं के लिए। विस्तारित क्षे

एक सबप्लॉट में टिक लेबल को घुमाने के लिए, हम set_xticklabels() . का उपयोग कर सकते हैं या set_yticlabels() रोटेशन . के साथ विधि में तर्क। संख्याओं (x) की एक सूची बनाएं जिनका उपयोग कुल्हाड़ियों पर टिक करने के लिए किया जा सकता है। सबप्लॉट () . का उपयोग करके अक्ष प्राप्त करें जो मौजूदा आंकड़े में

Matplotlib में एक एजकलर के साथ एक सर्कल प्लॉट करने के लिए, हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं - figure() . का उपयोग करके एक नया आंकड़ा बनाएं या मौजूदा आंकड़ा सक्रिय करें विधि। वर्तमान अक्ष में एक सबप्लॉट विधि जोड़ें। एक मंडली बनाएं उदाहरण सर्कल () . का उपयोग करके एक एजकलर . के साथ वर्ग और लाइनव

matplotlib में एक पांडा श्रृंखला से एक बार ग्राफ तैयार करने के लिए, हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं - 1 से 10 के बीच विभिन्न कुंजियों का शब्दकोश बनाएं। पांडा डेटा फ़्रेम का उपयोग करके डेटाफ़्रेम बनाएं। प्लॉट () . का उपयोग करके बार प्लॉट बनाएं kind=bar . के साथ विधि । आकृति प्रदर्शित करने

LaTeX का उपयोग करते समय मैटलपोटलिब में अक्ष टिक फ़ॉन्ट बदलने के लिए, हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं - numpy का उपयोग करके x और y डेटा पॉइंट बनाएं। सबप्लॉट () का उपयोग करना विधि, वर्तमान आंकड़े में एक सबप्लॉट जोड़ें। set_xticks . का उपयोग करके डेटा बिंदुओं x और y के साथ x और y टिक सेट करें औ

माउस रिलीज इवेंट को मैटप्लोटलिब के साथ निर्देशांक दिखाने के लिए, हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं- आकृति का आकार सेट करें और सबप्लॉट के बीच और आसपास पैडिंग समायोजित करें। एक आकृति और सबप्लॉट का एक सेट बनाएं। 10 की रेंज में एक लाइन प्लॉट करें। फ़ंक्शन को बाइंड करें *ऑनक्लिक* घटना के लिए *button_releas

Matplotlib के साथ माउस ईवेंट निर्देशांक संग्रहीत करने के लिए, हम button_press_event का उपयोग कर सकते हैं घटना।— कदम आकृति का आकार सेट करें और सबप्लॉट के बीच और आसपास पैडिंग समायोजित करें। एक आकृति और सबप्लॉट का एक सेट बनाएं। 10 की रेंज में एक लाइन प्लॉट करें फ़ंक्शन को बाइंड करें *ऑनक्लिक* घटना के

एक कोड के खिलाफ यूनिट टेस्ट केस लिखने के लिए, हम एक प्लॉट पर विचार कर सकते हैं जो एक सरणी को x पॉइंट के रूप में लेता है और इसे y=x^2 के रूप में प्लॉट करता है। परीक्षण के दौरान, हम y_data निकालेंगे x डेटा बिंदुओं के लिए।− कदम एक विधि बनाएं, यानी, plot_sqr_curve(x) प्लॉट () . का उपयोग करके x और x^2 क

फ्लास्क में प्लॉट दिखाने के लिए, हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं- एक छोटा आवेदन करें। फ्लास्क एप्लिकेशन चलाने के लिए, वर्तमान निर्देशिका पर जाएं। $ निर्यात FLASK_APP=file.py $ फ्लास्क रन ब्राउज़र खोलें, url हिट करें:https://127.0.0.1:5000/print-plot/ आकृति को प्लॉट करने के लिए, हम रैंडम का उपयोग कर

Matplotlib में कई कलरबार दिखाने के लिए, हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं- आकृति का आकार सेट करें और सबप्लॉट के बीच और आसपास पैडिंग समायोजित करें। एक आकृति और सबप्लॉट का एक सेट बनाएं। नमूना डेटा की संख्या के लिए एक चर N प्रारंभ करें। यादृच्छिक डेटा1 बनाएं numpy का उपयोग करना। डेटा को एक छवि के रूप में

मान लीजिए कि हमें एक लिंक्ड सूची दी गई है जिसमें हेड के रूप में प्रारंभ नोड है, और दो पूर्णांक संख्याएं एम और एन हैं। हमें सूची को पार करना होगा और कुछ नोड्स को हटाना होगा जैसे कि पहले m नोड्स को सूची में रखा जाता है और अगले n नोड्स को पहले m नोड्स को हटा दिए जाने के बाद। हम इसे तब तक करते हैं जब तक