matplotlib एनोटेशन को एक लाइन से मिलाने के लिए घुमाने के लिए, हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं- एक नया आंकड़ा बनाएं या आंकड़ा () . का उपयोग करके मौजूदा आंकड़े को सक्रिय करें विधि। एक ~.axes.Axes जोड़ें add_subplot() . का उपयोग करके एक सबप्लॉट व्यवस्था के हिस्से के रूप में चित्र के लिए विधि। चर, एम (ढ

कुल्हाड़ियों के निर्माण के बाद सबप्लॉट आकार या स्थिति बदलने के लिए, हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं- एक नया आंकड़ा बनाएं या आंकड़ा () . का उपयोग करके मौजूदा आंकड़े को सक्रिय करें विधि। एक ~.axes.Axes जोड़ें add_subplot() . का उपयोग करके एक सबप्लॉट व्यवस्था के हिस्से के रूप में चित्र के लिए विधि। सबप

दो टिकों के बीच लेबल लगाने के लिए, हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं- कुछ नमूना डेटा लोड करें, आर. सरणी की एक प्रति बनाएं, एक निर्दिष्ट प्रकार के लिए कास्ट करें। सबप्लॉट () का उपयोग करके एक आकृति और सबप्लॉट का एक सेट बनाएं विधि। प्लॉट की तारीख और नमूना डेटा। set_major_locator() का उपयोग करके बड़े/छोटे

Matplotlib के साथ तालिका का फ़ॉन्ट आकार बदलने के लिए, हम set_fontsize() का उपयोग कर सकते हैं विधि। कदम एक आकृति और सबप्लॉट का एक सेट बनाएं, nrows=1 और ncols=1 । numpy का उपयोग करके यादृच्छिक डेटा बनाएं। कॉलम बनाएं मूल्य। धुरी को तंग बनाएं और बंद । एक चर प्रारंभ करें फ़ॉन्ट आकार फ़ॉन्ट आकार बदलने के

कलरबार के साथ पायथन में एक 2D मैट्रिक्स को प्लॉट करने के लिए, हम 2D सरणी मैट्रिक्स बनाने के लिए numpy का उपयोग कर सकते हैं और उस मैट्रिक्स का उपयोग imshow() में कर सकते हैं। विधि। कदम data2D बनाएं सुन्न का उपयोग करना। imshow() . का उपयोग करें डेटा को एक छवि के रूप में प्रदर्शित करने की विधि, अ

नमूना द्वारा संभाव्यता घनत्व फ़ंक्शन को प्लॉट करने के लिए, हम x और y डेटा बिंदुओं के लिए numpy का उपयोग कर सकते हैं। कदम numpy का उपयोग करके x और p डेटा बिंदु बनाएं। प्लॉट () पद्धति का उपयोग करके x और p डेटा बिंदुओं को प्लॉट करें। एक्स-अक्ष को एक श्रेणी में स्केल करें। आकृति प्रदर्शित करने के लिए,

सीबॉर्न काउंटप्लॉट में दिखाए गए समूहों की संख्या को सीमित करने के लिए, हम एक वैरिएबल group_count का उपयोग कर सकते हैं , काउंटप्लॉट () . में उपयोग किया जाता है विधि तर्क। कदम एक आकृति और सबप्लॉट के दो सेट बनाएं। दो चाबियों के साथ, पांडा का उपयोग करके डेटा फ़्रेम बनाएं। वैरिएबल को इनिशियलाइज़

एक छवि विभाजन को numpy के साथ ओवरले करने के लिए, हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं - 10×10 आयाम की एक नकाबपोश सरणी बनाएं। किसी क्षेत्र के लिए नकाबपोश सरणी को 1 से अपडेट करें। numpy का उपयोग करके छवि डेटा बनाएं। नकाबपोश डेटा प्राप्त करने के लिए एक सरणी को मास्क करें जहां एक शर्त पूरी होती है

पायथन में कई सबप्लॉट्स पर एक हॉरिजॉन्टल लाइन प्लॉट करने के लिए, हम मल्टीपल एक्सिस और axhline() प्राप्त करने के लिए सबप्लॉट्स का उपयोग कर सकते हैं। क्षैतिज रेखा खींचने की विधि। कदम एक आकृति और सबप्लॉट का एक सेट बनाएं। यहां, हम 3 सबप्लॉट बनाएंगे। axhline() . का प्रयोग करें प्रत्येक अक्ष पर क्षैत

Matplotlib में एक आयत के किनारे का रंग लगाने के लिए, हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं - figure() . का उपयोग करके एक नया आंकड़ा बनाएं या मौजूदा आंकड़ा सक्रिय करें विधि। एक सबप्लॉट जोड़ें वर्तमान अक्ष के लिए विधि। आयताकार () . का उपयोग करके एक आयत उदाहरण बनाएं एक एजकलर . के साथ वर्ग और लाइनविड्

एक matplotlib में मार्कर और लाइनों के लिए एक ही रंग सेट करने के लिए, हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं - प्रारंभ करें m, n और x डेटा अंक numpy का उपयोग कर रहे हैं। figure() . का उपयोग करके एक नया आंकड़ा बनाएं या मौजूदा आंकड़ा सक्रिय करें विधि। clf() . का उपयोग करके आंकड़ा साफ़ करें विधि। su

स्कैटर पॉइंट का डिफ़ॉल्ट रंग नीला होता है। Matplotlib स्कैटर पॉइंट का डिफ़ॉल्ट नीला रंग प्राप्त करने के लिए, हम एनोटेट () का उपयोग करके उन्हें एनोटेट कर सकते हैं विधि। कदम सबप्लॉट () का उपयोग करके एक आकृति और सबप्लॉट का एक सेट बनाएं विधि। एक स्कैटर पॉइंट को (-1, 1) स्थान पर प्लॉट करें। उस बिंदु के

मैथशो के लिए फिगसाइज बदलने के लिए, हम फिगर मेथड आर्ग्युमेंट में फिगसाइज का उपयोग कर सकते हैं और फिग्नम इनमैटशो () मेथड का उपयोग कर सकते हैं। कदम एक नया आंकड़ा बनाएं या आंकड़ा () . का उपयोग करके मौजूदा आंकड़े को सक्रिय करें विधि। पंडों का उपयोग करके एक डेटाफ़्रेम बनाएं। matshow() का उपयोग करें एक नई

पायथन ओपनसीवी में एक छवि को पढ़ने के लिए, हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं - फ़ाइल से छवि लोड करें। छवि को निर्दिष्ट विंडो में प्रदर्शित करें। दबाई गई कुंजी की प्रतीक्षा करें। सभी HighGUI विंडो को नष्ट कर दें। उदाहरण import cv2 img = cv2.imread("baseball.png", cv2.IMREAD_COLOR) cv2.imshow(

Matplotlib Python में स्टेप ऑन एक्स-एक्सिस को एक आकृति में सेट करने के लिए, हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं - कदम डेटा बिंदुओं की सूची बनाएं, x. सबप्लॉट () . का उपयोग करके वर्तमान आंकड़े में एक सबप्लॉट जोड़ें विधि। xticks सेट करें और टिकलेबल रोटेशन=45 . के साथ । आंकड़ा प्रदर्शित करने के लिए, दिखाएं

कलरबार के टिक के फॉन्ट साइज को बदलने के लिए, हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं- 5☓5 आयामों का एक यादृच्छिक डेटा सेट बनाएं। डेटा को एक छवि के रूप में प्रदर्शित करें, अर्थात, एक 2D नियमित रेखापुंज पर। एक स्केलर मैप करने योग्य ऑब्जेक्ट इमेज के साथ एक कलरबार बनाएं। रंग पट्टी के टिक आकार को बदलने के लिए फ़

networkx में एक नोड के आउटलाइन रंग को संशोधित करने के लिए, हम set_edgecolor() . का उपयोग कर सकते हैं विधि। कदम से . के साथ एक पांडा डेटाफ़्रेम बनाएं और को कुंजियाँ। पंडों डेटाफ़्रेम से एक ग्राफ़ लौटाएं जिसमें किनारे की सूची हो। नोड्स की स्थिति प्राप्त करें। draw_networkx_nodes() . का उपयोग करके ग्र

कलरबार में टिकों की संख्या निर्धारित करने के लिए, हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं- numpy का उपयोग करके यादृच्छिक डेटा बनाएं डेटा को एक छवि के रूप में प्रदर्शित करें, अर्थात, एक 2D नियमित रेखापुंज पर। रंगपट्टी () का उपयोग करके एक रंगीन पट्टी बनाएं छवि अदिश मापनीय वस्तु के साथ विधि। set_ticks() . का उ

सीबॉर्न बार प्लॉट में एरर बार को बंद करने के लिए, हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं- ऑनलाइन रिपॉजिटरी से एक उदाहरण डेटासेट लोड करें (इंटरनेट की आवश्यकता है)। बिंदु अनुमान और बार के साथ विश्वास अंतराल दिखाएं। आंकड़ा प्रदर्शित करने के लिए, दिखाएं () . का उपयोग करें विधि। उदाहरण import seaborn as sns im

डेटा को imshow() . में प्लॉट करने के लिए Matplotlib में कस्टम कॉलोरमैप 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 यादृच्छिक डेटा बिंदु बनाएं। एक रंग मानचित्र बनाएं रंगों की सूची से वस्तु। डेटा को एक छवि के रूप