पायथन में एक चर जोड़ने के लिए plt.title() , हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं - y की गणना करने और इसे शीर्षक में सेट करने के लिए numpy और num (एक चर है) का उपयोग करके x और y के लिए डेटा बिंदु बनाएं। प्लॉट () . का उपयोग करके प्लॉट x और y डेटा पॉइंट लाल रंग के साथ विधि। वक्र का शीर्षक चर संख्य

Matplotlib के साथ एक स्पर्शोन्मुख/असंततता को संभालने के लिए, हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं - numpy का उपयोग करके x और y डेटा पॉइंट बनाएं। कुल्हाड़ियों की साजिश को बंद करें। x और y डेटा बिंदुओं के साथ रेखा को प्लॉट करें। अक्ष के आर-पार एक क्षैतिज रेखा जोड़ें, x=0. अक्ष के आर-पार एक लं

बार चार्ट में कॉलम पर टेक्स्ट प्रदर्शित करने के लिए, हम text() . का उपयोग कर सकते हैं विधि ताकि हम टेक्स्ट को बार कॉलम के एक विशिष्ट स्थान (x और y) पर रख सकें। कदम x, y और प्रतिशत . के लिए सूचियां बनाएं । bar() . का उपयोग करके बार प्लॉट बनाएं विधि। ज़िपित x, y और प्रतिशत . को पुनरावृत्त

Matplotlib में लाइन प्लॉट को चेतन करने के लिए, हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं - सबप्लॉट्स () . का उपयोग करके एक फिगर और सबप्लॉट का एक सेट बनाएं विधि। x और y अक्ष पैमाने को सीमित करें। numpy का उपयोग करके x और t डेटा बिंदु बनाएं। निर्देशांक सदिशों, X2 और T2 से निर्देशांक मैट्रिक्स लौटाएं।

एक matplotlib पाई चार्ट में बाईं ओर के लेबल को हटाने के लिए, हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं - घंटों, गतिविधियों और रंगों की सूचियां बनाएं। पाई () . का उपयोग करके एक पाई चार्ट प्लॉट करें विधि। Matplotlib में बाईं ओर के लेबल को छिपाने के लिए, हम उपयोग कर सकते हैं plt.ylabel() खाली स्ट्रिंग क

इंद्रधनुष की तरह बहु-रंगीन रेखाएँ बनाने के लिए, हम सात इंद्रधनुषी रंगों (VIBGYOR) की एक सूची बना सकते हैं। कदम numpy का उपयोग करके डेटा बिंदुओं के लिए x बनाएं। रंगों की सूची बनाएं (इंद्रधनुष VIBGYOR)। रंग सूची लंबाई की सीमा में पुनरावृति। x . के साथ प्लॉट लाइन और y(x+i/20) प्लॉट () .

Matplotlib में हिस्टोग्राम डेटा से एक लाइन ग्राफ़ प्लॉट करने के लिए, हम डेटा के एक सेट के हिस्टोग्राम की गणना करने के लिए numpy हिस्टोग्राम विधि का उपयोग करते हैं। कदम मौजूदा आंकड़े में एक सबप्लॉट जोड़ें, nrows=2, ncols=1 और अनुक्रमणिका=1 । डेटा के एक सेट का हिस्टोग्राम प्राप्त करने के लिए सुन

मैटलपोटलिब कंटूर प्लॉट के लिए अक्ष रेखाएं या मूल खींचने के लिए, हम उपयोग कर सकते हैंcontourf() , axhline() y=0 और axvline() x=0. numpy का उपयोग करके x, y, और z के लिए डेटा बिंदु बनाएं। अक्ष गुण सेट करने के लिए, हम plt.axis(off) . का उपयोग कर सकते हैं विधि। कॉन्टूरफ () . का प्रयोग करें x,

कदम सबप्लॉट्स () . का उपयोग करना विधि, आकृति आकार (7, 7) के साथ एक आकृति और सबप्लॉट का एक सेट बनाएं। दो कुंजियों के साथ एक डेटा फ़्रेम बनाएं, समय और गति । सरणी का आकार प्राप्त करें। तालिका . का उपयोग करके वर्तमान अक्ष में तालिका जोड़ें विधि। फ़ॉन्ट आकार को तब तक सिकोड़ें जब तक कि टे

सभी लेबल मान प्रदर्शित करने के लिए, हम set_xticklabels() . का उपयोग कर सकते हैं और set_yticlabels() तरीके। कदम 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 वर्तमान आंकड़े में एक सबप्लॉट जोड़ने में मदद

matplotlib के साथ खोखले वर्ग चिह्न बनाने के लिए, हम मार्कर ks . का उपयोग कर सकते हैं , markerfacecolor=none,markerize=15 , और markeredgecolor=red । कदम numpy का उपयोग करके x और y डेटा पॉइंट बनाएं। एक आकृति बनाएं या मौजूदा आकृति को सक्रिय करें, एक सबप्लॉट व्यवस्था के हिस्से के रूप में आकृति में

पायथन में पीआई के गुणकों में अक्ष टिक सेट करने के लिए, हम निम्नलिखित कदम उठाते हैं - एक pi . प्रारंभ करें चर, थीटा . बनाएं और y डेटा अंक numpy का उपयोग कर रहे हैं। प्लॉट थीटा और y प्लॉट () . का उपयोग कर रहे हैं विधि। xticks() . का उपयोग करके X-अक्ष के वर्तमान टिक स्थान और लेबल प्राप्त करे

एक्सिस लेबल्स और लेजेंड में सबस्क्रिप्ट में टेक्स्ट लिखने के लिए, हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं - NumPy का उपयोग करके x और y डेटा पॉइंट बनाएं। सुपर सबस्क्रिप्ट टेक्स्ट लेबल के साथ x और y डेटा पॉइंट प्लॉट करें। xlabel . का प्रयोग करें और येलेबल सदस्यता . के साथ पाठ में। प्रयोग लेजेंड(

वफ़ल चार्ट एक मनोरंजक विज़ुअलाइज़ेशन तकनीक है जिसे आम तौर पर लक्ष्यों की ओर प्रगति प्रदर्शित करने के लिए बनाया जाता है। एक नया आंकड़ा बनाते समय या किसी मौजूदा आकृति को सक्रिय करते समय, हम उपयोग कर सकते हैं चित्राक्लास=वफ़ल । कदम शब्दकोश का उपयोग करके पांडा का डेटा फ़्रेम बनाएं। figureClass=Waf

पायथन में घनत्व नक्शा तैयार करने के लिए, हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं - numpy का उपयोग करके साइड, x, y और z बनाएं। सुन्न लिनस्पेस तीसरी संख्या के आधार पर दो बिंदुओं के बीच डेटा बनाने में मदद करता है। पार्श्व डेटा का उपयोग करके निर्देशांक सदिशों से निर्देशांक मैट्रिक्स लौटाएं। x और y (चरण

hist2d . के लिए कलरबार जोड़ने के लिए प्लॉट, हम कलरबार () विधि के तर्क के लिए एक स्केलर मैपेबल ऑब्जेक्ट पास कर सकते हैं। कदम numpy का उपयोग करके x और y डेटा पॉइंट बनाएं। सबप्लॉट्स () . का उपयोग करके एक फिगर और सबप्लॉट का एक सेट बनाएं विधि। hist2d() . का उपयोग करके एक 2D हिस्टोग्राम प्लॉट ब

pcolormesh . को चेतन करने के लिए matplotlib में, हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं - एक आकृति और सबप्लॉट का एक सेट बनाएं। numpy . का उपयोग करके x, y और t डेटा बिंदु बनाएं । बनाएं X3 , Y3 और T3, मेशग्रिड का उपयोग करके निर्देशांक वैक्टर से निर्देशांक मैट्रिक्स लौटाएं। pcolormesh() . का उपय

set_xlim - एक्स-अक्ष दृश्य सीमा निर्धारित करें। सेट_एक्सबाउंड - X-अक्ष की निचली और ऊपरी संख्यात्मक सीमाएँ सेट करें। xlim और xbound को सेट करने के लिए, हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं - सबप्लॉट(2) का उपयोग करना , हम एक आकृति और सबप्लॉट का एक सेट बना सकते हैं। यहां, हम 2 सबप्लॉट बना रहे हैं। num

Matplotlib में एक वृत्त के अंदर एक आयत बनाने के लिए, हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं - आंकड़ा . का उपयोग करके एक नया आंकड़ा बनाएं या मौजूदा आंकड़ा सक्रिय करें विधि। वर्तमान अक्ष में एक सबप्लॉट जोड़ें। आयत () . का उपयोग करके एक आयत और एक वृत्त उदाहरण बनाएं और मंडली () कक्षा। कुल्हाड़ियों

समान बिन चौड़ाई वाले दो हिस्टोग्राम बनाने के लिए, हम डेटा के एक सेट के हिस्टोग्राम की गणना कर सकते हैं। कदम यादृच्छिक डेटा बनाएँ, a, और सामान्य वितरण, b. एक ही बिन चौड़ाई के लिए एक वैरिएबल, बिन्स को इनिशियलाइज़ करें। hist() . का उपयोग करके प्लॉट a और बिन्स विधि। hist() . का उपयोग करके