पायथन में पूर्णांक के बजाय स्ट्रिंग अक्ष के साथ एक भ्रम मैट्रिक्स को प्लॉट करने के लिए, हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं- लेबल के लिए एक सूची बनाएं। भ्रम मैट्रिक्स बनाएँ। confusion_matrix() का उपयोग करें वर्गीकरण की सटीकता की गणना करने के लिए। 3. एक ~.axes.Axes Add जोड़ें एक सबप्लॉट व्यवस्था के हिस्स

टेक्स्ट को प्लॉट के बाहर रखने के लिए, हम text_pos_x के मान को बदलकर टेक्स्ट की स्थिति बदल सकते हैं। और text_pos_y कदम x और y के लिए डेटा बिंदु बनाएं। x और y की टेक्स्ट स्थिति को इनिशियलाइज़ करें। x और y को प्लॉट करने के लिए, color=red . के साथ प्लॉट() विधि का उपयोग करें । आकृति में टेक्स्ट जोड़ने

दूसरे पायथन ग्राफ में अलग-अलग ग्राफ (इनसेट के रूप में) जोड़ने के लिए, हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं - बनाएं x और y डेटा अंक numpy का उपयोग कर रहे हैं। सबप्लॉट्स () का उपयोग करना विधि, एक आकृति और सबप्लॉट का एक सेट बनाएं, अर्थात, अंजीर और कुल्हाड़ी । एक नया अक्ष बनाने के लिए, अक्ष जोड़े

पायथन में सर्कुलर (ध्रुवीय) हिस्टोग्राम प्लॉट करने के लिए, हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं- थीटा . के लिए डेटा बिंदु बनाएं , त्रिज्या और चौड़ाई numpy का उपयोग करना। वर्तमान आंकड़े में एक सबप्लॉट जोड़ें, जहां प्रक्षेपण=ध्रुवीय और nrows=1, ncols=1 andindex=1. . bar() . का उपयोग करके बार प्लॉट बनाएं व

किसी आकृति के अक्षों की सूची प्राप्त करने के लिए, हम पहले एक आकृति बनाएंगे और फिर, get_axes() का उपयोग करेंगे। कुल्हाड़ियों को प्राप्त करने और उन कुल्हाड़ियों के लेबल सेट करने की विधि। numpy और अंजीर . का उपयोग करके xs और y बनाएं आकृति () . का उपयोग करके तरीका। एक नया आंकड़ा बनाएं, या एक मौजूदा आंक

secondary_y . के साथ पांडा के साथ प्लॉटिंग करते समय ग्रिड लाइनों से छुटकारा पाने के लिए , हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं - कॉलम1 . के साथ DataFrame का उपयोग करके डेटा फ़्रेम बनाएं और कॉलम2 । डेटा फ़्रेम को प्लॉट करने के लिए डेटा फ़्रेम डेटा का उपयोग करें। ग्रिडलाइन से छुटकारा पाने के लिए, ग्र

किसी प्लॉट में डिग्री चिन्ह डालने के लिए, हम LaTeX प्रतिनिधित्व का उपयोग कर सकते हैं। कदम numpy का उपयोग करके pV, nR और T के लिए डेटा पॉइंट बनाएं। प्लॉट pV और T प्लॉट () . का उपयोग करके विधि। xlabel सेट करें xlabel() . का उपयोग करके pV के लिए विधि। ylabel() . का उपयोग करके डिग्री चिह्न के साथ तापमा

पायथन में Y-अक्ष पर मान निर्दिष्ट करने के लिए, हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं- numpy का उपयोग करके x और y डेटा बिंदु बनाएं। अक्षों का मान निर्दिष्ट करने के लिए, वर्णों की एक सूची बनाएं। xticks का प्रयोग करें और yticks एक्स और वाई के साथ कुल्हाड़ियों पर टिक को निर्दिष्ट करने की विधि क्रमशः डेटा बिंद

एक छवि पृष्ठभूमि पर प्लॉट करने के लिए, हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं- किसी फ़ाइल से एक छवि को एक सरणी में पढ़ें। एक आकृति (अंजीर) बनाएं और विस्तार [0, 300, 0, 300] के साथ सबप्लॉट (कुल्हाड़ी) का एक सेट जोड़ें। श्रेणी x (300) की एक सरणी बनाएं। प्लॉट x प्लॉट () का उपयोग कर रहा है linestyle=dotted . क

iPython से किसी आकृति को फ़ाइल के रूप में सहेजने के लिए, हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं- नया आंकड़ा बनाएं या मौजूदा आंकड़ा सक्रिय करें। add_axes() . का उपयोग करके आकृति में एक कुल्हाड़ी जोड़ें विधि। दी गई सूची को प्लॉट करें। savefig() . का उपयोग करके प्लॉट को सेव करें विधि। उदाहरण from matplotlib

भूखंडों की एक श्रृंखला के लिए एक मानक रंग पट्टी बनाने के लिए, हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं - numpy का उपयोग करके यादृच्छिक डेटा बनाएं। सबप्लॉट्स () . का उपयोग करके एक फिगर और सबप्लॉट का एक सेट बनाएं विधि, जहां nrows=1 और ncols=1 । छवि के रूप में डेटा प्रदर्शित करें। कलरबार के लिए, आकृत

Python cv2 में किसी इमेज 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(&

लॉग हिस्टोग्राम बनाने के लिए, हम उपयोग कर सकते हैं log=True इतिहास () . के तर्क में विधि। कदम संख्याओं की सूची बनाएं। घनत्व=सत्य . के साथ एक हिस्टोग्राम प्लॉट करें । आकृति प्रदर्शित करने के लिए, शो () . का उपयोग करें विधि। उदाहरण pltplt.rcParams[figure.figsize] =[7.50, 3.50]plt.rcParams

पायथन में सूचीबद्ध करने के लिए विशिष्ट कॉलम के लिए सीएसवी फ़ाइल निकालने के लिए, हम पंडों का उपयोग कर सकते हैं read_csv() विधि। कदम उन स्तंभों की सूची बनाएं जिन्हें निकाला जाना है। read_csv() Use का उपयोग करें csv फ़ाइल को डेटा फ़्रेम में निकालने की विधि। निकाले गए डेटा को प्रिंट करें। प

मैटप्लोलिब के साथ पायथन में समानांतर में कई आंकड़े खींचने के लिए, हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं- numpy का उपयोग करके यादृच्छिक डेटा बनाएं। वर्तमान आंकड़े में एक सबप्लॉट जोड़ें, nrows=1, ncols=4 और index=1 पर। एक छवि के रूप में डेटा प्रदर्शित करें, अर्थात, एक 2D नियमित रेखापुंज पर, imshow() का उपयो

पायथन में एक एक्सिस सबप्लॉट दिखाने के लिए, हम शो () विधि का उपयोग कर सकते हैं। जब कई आंकड़े बनाए जाते हैं, तो उन छवियों को शो () पद्धति का उपयोग करके प्रदर्शित किया जाता है। कदम numpy का उपयोग करके x और y डेटा बिंदु बनाएं। प्लॉट x और y का उपयोग करके प्लॉट () विधि। आंकड़ा प्रदर्शित करने के लिए, दिखा

मैटप्लोटलिब के साथ पायथन में एक 3डी घनत्व मानचित्र 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 मैट

पायथन में हिस्टोग्राम को सामान्य करने के लिए, हम उपयोग कर सकते हैं hist() तरीका। सामान्यीकृत बार में, प्लॉट के नीचे का क्षेत्र 1 होना चाहिए। कदम संख्याओं की सूची बनाएं। घनत्व=सत्य . के साथ एक हिस्टोग्राम प्लॉट करें । आकृति प्रदर्शित करने के लिए, दिखाएँ () . का उपयोग करें विधि। उदाहरण imp

Matplotlib में एकल डेटा बिंदु प्लॉट करने के लिए, हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं - एक मान के साथ x और y के लिए एक सूची प्रारंभ करें। X और Y अक्ष की सीमा 0 से 5 तक सीमित करें। मौजूदा लाइन शैली में एक ग्रिड बिछाएं। प्लॉट x और y प्लॉट () पद्धति का उपयोग करके marker=o, Markeredgecolor=red, Ma

मेशग्रिड − निर्देशांक सदिशों से निर्देशांक मैट्रिक्स। आइए एक उदाहरण लेते हैं यह देखने के लिए कि हम पायथन मेशग्रिड में फ़ंक्शन कैसे लागू कर सकते हैं। हम दो सूचियों, x और y पर विचार कर सकते हैं, numpy vectorized डेकोरेटर का उपयोग करके। उदाहरण import numpy as np @np.vectorize def foo(a, b):   &nb