एक इनपुट टेक्स्ट फ़ाइल से एक बहुत ही सरल बार चार्ट तैयार करने के लिए, हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं - बार नामों . के लिए एक खाली सूची बनाएं और ऊंचाई । एक टेक्स्ट फ़ाइल पढ़ें और प्रत्येक पंक्ति को पुनरावृत्त करें। नाम जोड़ें और ऊंचाई सूचियों में। बार . को प्लॉट करें सूचियों . का उपयोग

4D प्लॉट बनाने के लिए, हम x, y, z और c मानक डेटा पॉइंट बना सकते हैं। एक नया आंकड़ा बनाएं या मौजूदा आंकड़ा सक्रिय करें। कदम आकृति() . का प्रयोग करें एक आकृति बनाने या किसी मौजूदा आकृति को सक्रिय करने की विधि। सबप्लॉट व्यवस्था के हिस्से के रूप में एक आकृति जोड़ें। numpy का उपयोग करके x, y, z

Matplotlib ग्राफ़ को पूर्ण स्क्रीन के रूप में दिखाने के लिए, हम full_screen_toggle() का उपयोग कर सकते हैं विधि। कदम figure() . का उपयोग करके एक आंकड़ा बनाएं या मौजूदा आंकड़ा सक्रिय करें विधि। दो सूचियों का उपयोग करके एक रेखा तैयार करें। वर्तमान आंकड़े का आंकड़ा प्रबंधक लौटाएं। पूर्ण स्क्

सीबॉर्न में साथ-साथ दो ग्राफ़ बनाने के लिए, हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं - दो ग्राफ़ बनाने के लिए, हम nrows=1, ncols=2 . का उपयोग कर सकते हैं आकृति आकार (7, 7) के साथ। कुंजियों के साथ डेटा फ़्रेम बनाएं, col1 और col2 , पंडों . का उपयोग करते हुए । काउंटप्लॉट() . का प्रयोग करें बार का उपयो

Matplotlib में एक घूर्णन 3D ग्राफ़ बनाने के लिए, हम एनीमेशन . का उपयोग कर सकते हैं किसी फंक्शन को बार-बार कॉल करने के लिए क्लास। कदम मेश ग्रिड की संख्या, फ़ंक्शन को कॉल करने के लिए प्रति सेकंड फ़्रीक्वेंसी, फ़्रेम नंबर के लिए वैरिएबल प्रारंभ करें। वक्र के लिए x, y, और z सरणी बनाएँ। लैम्ब्ड

पायथन में मैटप्लोटलिब में एक्स-अक्ष मान सेट करने के लिए, हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं - x और y डेटा बिंदुओं के लिए दो सूचियाँ बनाएँ। xticks . प्राप्त करें श्रेणी मान। प्लॉट () . का उपयोग करके एक लाइन प्लॉट करें xtick श्रेणी मान और y डेटा बिंदुओं के साथ विधि। xticks . बदलें xticks()

matplotlib colormap में एक विशिष्ट मान के लिए एक रंग को फिर से परिभाषित करने के लिए, हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं - एक कलरमैप . प्राप्त करें उदाहरण के लिए, यदि *नाम . है तो rc मानों के लिए डिफ़ॉल्ट * कोई भी get_cmap() का उपयोग नहीं कर रहा है विधि, ग्रे रंगरूप के साथ। norm.clip =False होने प

लेजेंड मार्कर और लेबल के बीच के स्थान को समायोजित करने के लिए, हम लेजेंड विधि में लेबल स्पेसिंग का उपयोग कर सकते हैं। कदम लेबल1 . के साथ प्लॉट लाइन , लेबल2 और लेबल3 । लेजेंड मार्करों और लेबल के बीच की जगह को बढ़ाने या घटाने के लिए स्पेस वैरिएबल को इनिशियलाइज़ करें। किंवदंती . का प्रयोग कर

Matplotlib हिस्टोग्राम फ़ंक्शन में डिब्बे के लिए जानकारी प्राप्त करने के लिए, हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं - डेटा . के लिए संख्याओं की सूची बनाएं और डिब्बे। हिस्टोग्राम () . का उपयोग करके डेटा के एक सेट के हिस्टोग्राम की गणना करें विधि। इतिहास . प्राप्त करें और किनारों हिस्टोग्राम से (

एक प्लॉट पर ग्रिड के आकार को परिभाषित करने के लिए, हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं - figure() . का उपयोग करके एक नया आंकड़ा बनाएं या मौजूदा आंकड़ा सक्रिय करें विधि। सबप्लॉट व्यवस्था के एक भाग के रूप में आकृति में एक कुल्हाड़ी जोड़ें। एक इनपुट सूची के साथ एक वक्र प्लॉट करें। x और y मार्जिन

Matplotlib अक्ष में सापेक्ष बदलाव को दूर करने के लिए, हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं - दो इनपुट सूचियों के साथ एक लाइन प्लॉट करें। gca() . का उपयोग करना विधि, वर्तमान अक्ष प्राप्त करें और फिर एक्स-अक्ष उदाहरण वापस करें। प्रमुख टिकर का फॉर्मेटर प्राप्त करें। सापेक्ष बदलाव को हटाने के लिए, set

iPython में matplotlib प्लॉट्स इनलाइन के साथ इंटरलेस्ड प्रिंट स्टेटमेंट प्रदर्शित करने के लिए, हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं। कदम Matplotlib से pyplot आयात करें। इतिहास . के लिए डेटा की सूची बनाएं भूखंड। एक वैरिएबल i . शुरू करें प्रिंट स्टेटमेंट में उपयोग करने के लिए। डेटा की सूची को प

Matplotlib में NaN मानों के साथ प्लॉट और काम करने के लिए, हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं - कुछ NaN मानों के साथ numpy का उपयोग करके डेटा बनाएं। उपयोग करें imshow() डेटा को एक छवि के रूप में प्रदर्शित करने की विधि, यानी, एक 2D नियमित रेखापुंज पर, एक कॉलोरमैप और डेटा के साथ (चरण 1 से)। आकृति

एक वृत्त को एक आयत के अंदर रखने के लिए, हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं - आकृति () . का उपयोग करके एक नया आंकड़ा बनाएं या मौजूदा आंकड़ा सक्रिय करें विधि। वर्तमान अक्ष में एक सबप्लॉट जोड़ें। एक आयताकार बनाएं और एक मंडली उदाहरण। वर्तमान अक्ष पर एक आयत पैच जोड़ें। एक मंडली जोड़ें वर्तमा

एक नेटवर्कx . को फिर से आकार देने के लिए पायथन में ग्राफ, हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं - पांडा के डेटा फ़्रेम का उपयोग करके डेटा फ़्रेम बनाएं। from_pandas_edgelist() का उपयोग करके पंडों के डेटाफ़्रेम से एक ग्राफ़ लौटाएं जिसमें किनारे की सूची हो विधि। Matplotlib के साथ ग्राफ G बनाएं। हम

टेक्स्ट को matplotlib में एक सर्कल के अंदर रखने के लिए, हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं - आकृति() . का उपयोग करके एक नया आंकड़ा बनाएं या मौजूदा आंकड़ा सक्रिय करें विधि। वर्तमान अक्ष में एक सबप्लॉट विधि जोड़ें। एक मंडली Create बनाएं उदाहरण सर्कल () . का उपयोग करके कक्षा। एक मंडली जोड़ें

Matplotlib में कुल्हाड़ियों को स्विच करने के लिए, हम एक आकृति बना सकते हैं और सबप्लॉट्स () विधि का उपयोग करके दो सबप्लॉट जोड़ सकते हैं। वक्र प्लॉट करें, x और y डेटा निकालें, और इन डेटा को दूसरे प्लॉट किए गए वक्र में सेट करें। कदम numpy का उपयोग करके x और y डेटा पॉइंट बनाएं। एक आकृति बनाएं और द

Matplotlib में सबप्लॉट में टिक लेबल के घनत्व को कम करने के लिए, हम घनत्व के लिए न्यूनतम मान निर्दिष्ट कर सकते हैं। कदम एक चर प्रारंभ करें, घनत्व । numpy का उपयोग करके x और y डेटा पॉइंट बनाएं। प्लॉट () . का उपयोग करके प्लॉट x और y डेटा पॉइंट विधि। xticks() . का उपयोग करके X-अक्ष के वर

matplotlib लेजेंड बॉक्स के आकार को समायोजित करने के लिए, हम लेजेंड विधि में बॉर्डरपैड तर्कों का उपयोग कर सकते हैं। कदम पंक्ति1 Create बनाएं और लाइन2 अलग-अलग लाइन चौड़ाई वाली दो सूचियों का उपयोग करना। चित्र पर लेजेंड लगाने और लेजेंड बॉक्स के आकार को समायोजित करने के लिए, Borderpad=2 . का उपय

सीबॉर्न प्लॉट में लेजेंड के फॉन्ट साइज को बढ़ाने के लिए, हम फॉन्टसाइज वेरिएबल का उपयोग कर सकते हैं और इसका उपयोग लीजेंड () में कर सकते हैं। विधि तर्क। कदम पांडा का उपयोग करके डेटा फ़्रेम बनाएं। कुंजियाँ संख्या, गिनती और चयन हैं। barplot() . का उपयोग करके सीबॉर्न में बार प्लॉट करें विधि। वैर