जब सर्कुलर लिंक्ड सूची के बीच से किसी नोड को हटाना आवश्यक होता है, तो एक नोड वर्ग बनाने की आवश्यकता होती है। इस वर्ग में, दो विशेषताएँ हैं, डेटा जो नोड में मौजूद है, और लिंक की गई सूची के अगले नोड तक पहुँच। एक वृत्ताकार लिंक्ड सूची में, सिर और पिछला एक दूसरे से सटे हुए होते हैं। वे एक मंडली बनाने क

जब सर्कुलर लिंक्ड सूची से अधिकतम और न्यूनतम नोड मान खोजने की आवश्यकता होती है, तो एक नोड वर्ग बनाने की आवश्यकता होती है। इस वर्ग में, दो विशेषताएँ हैं, डेटा जो नोड में मौजूद है, और लिंक की गई सूची के अगले नोड तक पहुँच। एक वृत्ताकार लिंक्ड सूची में, सिर और पिछला एक दूसरे से सटे हुए होते हैं। वे एक म

जब सर्कुलर लिंक्ड लिस्ट की शुरुआत में एक नया नोड डालने की आवश्यकता होती है, तो एक नोड क्लास बनाने की जरूरत होती है। इस वर्ग में, दो विशेषताएँ हैं, डेटा जो नोड में मौजूद है, और लिंक्ड सूची के अगले नोड तक पहुँच है। एक वृत्ताकार लिंक्ड सूची में, सिर और पिछला एक दूसरे से सटे हुए होते हैं। वे एक मंडली ब

जब सर्कुलर लिंक्ड सूची के अंत में एक नया नोड डालने की आवश्यकता होती है, तो एक नोड वर्ग बनाने की आवश्यकता होती है। इस वर्ग में, दो विशेषताएँ हैं, डेटा जो नोड में मौजूद है, और लिंक की गई सूची के अगले नोड तक पहुँच। एक वृत्ताकार लिंक्ड सूची में, सिर और पिछला एक दूसरे से सटे हुए होते हैं। वे एक मंडली बन

जब सर्कुलर लिंक्ड सूची के मध्य में एक नया नोड डालने की आवश्यकता होती है, तो एक नोड वर्ग बनाने की आवश्यकता होती है। इस वर्ग में, दो विशेषताएँ हैं, डेटा जो नोड में मौजूद है, और लिंक की गई सूची के अगले नोड तक पहुँच। एक वृत्ताकार लिंक्ड सूची में, सिर और पिछला एक दूसरे से सटे हुए होते हैं। वे एक मंडली ब

जब सर्कुलर लिंक्ड सूची से डुप्लिकेट को हटाने की आवश्यकता होती है, तो एक नोड वर्ग बनाने की आवश्यकता होती है। इस वर्ग में, दो विशेषताएँ हैं, डेटा जो नोड में मौजूद है, और लिंक की गई सूची के अगले नोड तक पहुँच। एक वृत्ताकार लिंक्ड सूची में, सिर और पिछला एक दूसरे से सटे हुए होते हैं। वे एक मंडली बनाने के

पायथन में छवियों को बहुत उच्च गुणवत्ता के साथ सहेजने के लिए, आपको नीचे दिए गए चरणों का पालन करने की आवश्यकता है - सबप्लॉट विधि का उपयोग करके अंजीर और कुल्हाड़ी चर बनाएं, जहां डिफ़ॉल्ट nrows और ncols 1. हैं। प्लॉट () विधि का उपयोग करके लाइनों को प्लॉट करें। हम ylabel() और xlabel() का उपयोग क

सबप्लॉट (पंक्ति, कॉल, इंडेक्स) विधि का उपयोग करके, हम एक आकृति को पंक्ति * कॉल भागों में विभाजित कर सकते हैं, और सूचकांक स्थिति पर आकृति को प्लॉट कर सकते हैं। निम्नलिखित कार्यक्रम में, हम एक ही आकृति में दो आरेख बनाएंगे। कदम numpy का उपयोग करके x, y1, y2 अंक बनाना। nrows =1, ncols =2, index =1

plt.get_current_fig_manager() और mng.full_screen_toggle() विधियों का उपयोग करके, हम एक प्लॉट को अधिकतम कर सकते हैं। कदम वर्तमान आंकड़े में एक सबप्लॉट जोड़ें, जहां nrow =1, ncols =1 और अनुक्रमणिका =1. सूची [1, 2, 3] और पाई () पद्धति का उपयोग करके एक पाई चार्ट बनाएं। get_current_fig_manager()

plt.text() पद्धति का उपयोग करके, हम फ़ॉन्ट का आकार बढ़ा सकते हैं। कदम plt.plot() विधि का उपयोग करके, हम दो सूचियों के साथ एक पंक्ति बना सकते हैं जो इसके तर्क में पारित हो जाती हैं। कुल्हाड़ियों में पाठ जोड़ें। plt.text() विधि का उपयोग करके डेटा निर्देशांक में *x*, *y* स्थान पर अक्षों में *s* ट

इस प्रोग्राम में, हमें उपयोगकर्ता द्वारा दिए गए पूर्णांक में अंकों की संख्या ज्ञात करनी होती है। उदाहरण के लिए उपयोगकर्ता इनपुट:123, आउटपुट:3 उपयोगकर्ता इनपुट:1987, आउटपुट:4 एल्गोरिदम Step 1: Take Integer value as input value from the userStep 2: Divide the number by 10 and convert the quotient in

इस प्रोग्राम में, हमें यह जांचना है कि एक numpy array में सभी मान शून्य हैं या नहीं। यदि सभी तत्व गैर-शून्य हैं, तो आउटपुट ट्रू है। अन्यथा, आउटपुट गलत है। इस प्रोग्राम के लिए एल्गोरिथम को लागू करने से पहले सबसे महत्वपूर्ण कदम है numpy इंस्टॉल करना। कमांड प्रॉम्प्ट से numpy इंस्टॉल करने के लिए कमांड

इस कार्यक्रम में, हम दो पंडों की श्रृंखला घोषित करेंगे और उनके तत्वों की तुलना करेंगे। समस्या को हल करने से पहले, हमें पंडों की लाइब्रेरी को अपने स्थानीय आईडीई में आयात करना होगा। यह हमारी स्थानीय मशीन पर पंडों को स्थापित करके किया जा सकता है। पंडों को स्थापित करने का आदेश है - pip install pandas इन

इस कार्यक्रम में, हम कछुए . का उपयोग करके विभिन्न आकृतियों को आकर्षित करेंगे लाइब्रेरी पायथन में। कछुआ एक ड्राइंग बोर्ड की तरह एक अजगर विशेषता है, जो आपको कछुए को उसके चारों ओर खींचने की आज्ञा देता है। हम जो अलग-अलग आकृतियाँ बनाने जा रहे हैं वे वर्गाकार, आयत, वृत्त और एक षट्भुज हैं। एल्गोरिदम चरण 1

इस कार्यक्रम में, हम matplot लाइब्रेरी का उपयोग करके दो पंक्तियों को प्लॉट करेंगे। कोड शुरू करने से पहले, हमें पहले निम्नलिखित कमांड का उपयोग करके matplotlib लाइब्रेरी को आयात करना होगा - matplotlib.pyplot को plt के रूप में आयात करें पाइप्लॉट कमांड शैली के कार्यों का एक संग्रह है जो मैटलपोटलिब को M

इस कार्यक्रम में, हम पंडों के डेटाफ्रेम में डिफ़ॉल्ट इंडेक्स को दूसरे शब्दों में बदल देंगे या रीसेट कर देंगे। हम पहले एक डेटाफ़्रेम बनाएंगे और डिफ़ॉल्ट इंडेक्स देखेंगे और फिर इस डिफ़ॉल्ट इंडेक्स को अपने कस्टम इंडेक्स से बदल देंगे। एल्गोरिदम Step 1: Define your dataframe. Step 2: Define your own inde

हम स्कैटर () पद्धति का उपयोग करके एक स्कैटर प्लॉट बना सकते हैं और हम प्रत्येक डेटा बिंदु के लिए रंग सेट कर सकते हैं। कदम np.random.rand() विधि का उपयोग करके किसी दिए गए आकार में यादृच्छिक मान (x और y के लिए) बनाएं। अलग-अलग मार्कर आकार और/या रंग के साथ *y* बनाम *x* का स्कैटर प्लॉट बनाएं, स्कैटर

बैकएंड मान को ओवरराइड करने के लिए हम matplotlib.rcParams[backend] का उपयोग कर सकते हैं। कदम get_backend() विधि का उपयोग करके, वर्तमान बैकएंड का नाम, यानी डिफ़ॉल्ट नाम लौटाएं। अब बैकएंड नाम को ओवरराइड करें। get_backend() विधि का उपयोग करके, वर्तमान बैकएंड का नाम, यानी अपडेट किया गया नाम लौटा

पंडों का उपयोग करके, हम एक डेटा फ़्रेम बना सकते हैं और एक आकृति और अक्ष बना सकते हैं। उसके बाद, हम अंक निकालने के लिए स्कैटर विधि का उपयोग कर सकते हैं। कदम छात्रों की सूची, उनके द्वारा प्राप्त अंक और प्रत्येक अंक के लिए कलर कोडिंग बनाएं। चरण 1 डेटा के साथ, पांडा के डेटाफ़्रेम का उपयोग करके डेट

इस कार्यक्रम में, हम आज, कल और कल की तारीखों को numpy लाइब्रेरी का उपयोग करके प्रिंट करेंगे। एल्गोरिदम Step 1: Import the numpy library. Step 2: find today's date using the datetime64() function. Step 3: find yesterday's date by subtracting the output of timedelta64() function from the outpu