मैटप्लॉटलीब में मार्कर्स को प्रभावित किए बिना पारदर्शी एरर बार्स बनाने के लिए, हम निम्नलिखित चरण अपना सकते हैं: चरण फिगर साइज़ सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच और आसपास पैडिंग एडजस्ट करें। डेटा के लिए x, y और z सूचियाँ बनाएं। error_bar_width=5 वेरिएबल इनिशियलाइज़ करें। अटैच्ड एररबार्स के साथ y वर्सेज

मैटप्लॉटलीब में स्कैटर प्लॉट के ऊपर अतिरिक्त पॉइंट्स प्लॉट करने के लिए, हम निम्नलिखित चरण अपना सकते हैं: चरण फिगर साइज़ सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच और आसपास पैडिंग एडजस्ट करें। x और y डेटा पॉइंट्स की सूची बनाएं। x और y डेटा पॉइंट्स के साथ स्कैटर प्लॉट बनाएं। marker=* के साथ अतिरिक्त पॉइंट्स प्लॉ

पायथन में इंटरपोलेशन के साथ प्रिसिजन-रिकॉल कर्व ड्रॉ करने के लिए, हम निम्नलिखित चरण अपना सकते हैं: चरण फिगर साइज़ सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच और आसपास पैडिंग एडजस्ट करें। नम्पी का उपयोग करके r, p और डुप्लिकेट रिकॉल, i डेटा पॉइंट्स बनाएं। एक फिगर और सबप्लॉट्स का सेट बनाएं। r.shape की रेंज में रिक

सीबॉर्न पॉइंटप्लॉट पर डेटा लेबल प्राप्त करने के लिए, हम निम्नलिखित चरण अपना सकते हैं: चरण फिगर साइज़ सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच और आसपास पैडिंग एडजस्ट करें। दो-आयामी, आकार-परिवर्तनीय, संभावित रूप से विषम सारणीबद्ध डेटा का डेटाफ्रेम df बनाएं। पॉइंटप्लॉट बनाएं। एक्सिस पैच और लेबल प्राप्त करें; सं

पायथन में मैटप्लॉटलीब का उपयोग करके पॉलीगन के भीतर क्षेत्र भरने के लिए, हम निम्नलिखित चरण अपना सकते हैं: चरण फिगर साइज़ सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच और आसपास पैडिंग एडजस्ट करें। एक फिगर और सबप्लॉट्स का सेट बनाएं। पॉलीगन का इंस्टेंस प्राप्त करें। इटरेबल पॉलीगन्स के साथ पैच का जेनेरिक कलेक्शन प्राप

नेटवर्कएक्स/मैटप्लॉटलीब ग्राफ ड्रॉइंग के एट्रिब्यूट्स बदलने के लिए, हम निम्नलिखित चरण अपना सकते हैं: चरण फिगर साइज़ सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच और आसपास पैडिंग एडजस्ट करें। एज, नाम, या ग्राफ एट्रिब्यूट्स के साथ ग्राफ इनिशियलाइज़ करें। ग्राफ के एट्रिब्यूट्स जोड़ें। u और v के बीच एज जोड़ें। ग्राफ

पायथन नम्पी में कोणों को डिग्री से रेडियन में बदलने के लिए numpy.radians() मेथड का उपयोग करें। यह मेथड संबंधित रेडियन मान लौटाता है। यदि x स्केलर है तो यह स्केलर होता है। पहला पैरामीटर डिग्री में इनपुट ऐरे है। दूसरा और तीसरा पैरामीटर वैकल्पिक हैं। दूसरा पैरामीटर एक ndarray है, जहां परिणाम स्टोर हो

नेचुरल लॉगरिदम log एक्सपोनेंशियल फंक्शन का व्युत्क्रम है, ताकि log(exp(x)) = x। नेचुरल लॉगरिदम बेस e में लॉगरिदम है। यह मेथड x का नेचुरल लॉगरिदम एलिमेंट-वाइज लौटाता है। यदि x स्केलर है तो यह स्केलर होता है। पहला पैरामीटर इनपुट मान, ऐरे-जैसा है। दूसरा पैरामीटर out है, जहां परिणाम स्टोर होता है। यदि

n-th डिस्क्रीट डिफरेंस की गणना करने के लिए numpy.diff() मेथड का उपयोग करें। पहला डिफरेंस दिए गए एक्सिस के साथ out[i] = a[i+1] - a[i] द्वारा दिया जाता है, उच्च डिफरेंस की गणना diff को रिकर्सिवली उपयोग करके की जाती है। diff() मेथड n-th डिफरेंस लौटाता है। आउटपुट का आकार a के समान होता है सिवाय एक्सिस

ग्रेडिएंट की गणना इंटीरियर पॉइंट्स में सेकंड ऑर्डर एक्यूरेट सेंट्रल डिफरेंसेस का उपयोग करके की जाती है और बाउंड्रीज पर फर्स्ट या सेकंड ऑर्डर एक्यूरेट वन-साइडेड (फॉरवर्ड या बैकवर्ड) डिफरेंसेस का उपयोग करके। लौटाया गया ग्रेडिएंट इसलिए इनपुट ऐरे के समान आकार का होता है। पहला पैरामीटर f एक N-डायमेंशनल

पायथन नम्पी में विभिन्न आकार के समान इंट टाइप्स के इंटीजर क्लास के सबडटाइप होने की जांच करने के लिए numpy.issubdtype() मेथड का उपयोग करें। पैरामीटर्स dtype या ऑब्जेक्ट होते हैं जिन्हें एक में जबरन बदला जा सकता है। चरण सबसे पहले, आवश्यक लाइब्रेरी इम्पोर्ट करें: import numpy as np नम्पी में issubdt

पायथन नम्पी में बूलियन ऐरे लौटाने के लिए जो True हो जहां ऐरे में स्ट्रिंग एलिमेंट सफ़िक्स से समाप्त होता है, numpy.char.endswith() मेथड का उपयोग करें। यह मेथड बूल्स का ऐरे आउटपुट करता है। पहला पैरामीटर इनपुट ऐरे है। दूसरा पैरामीटर सफ़िक्स है। वैकल्पिक start पैरामीटर के साथ, उस पोजीशन से शुरुआत टेस्

पायथन नम्पी में स्ट्रिंग में वह न्यूनतम इंडेक्स लौटाने के लिए जहां सबस्ट्रिंग sub मिलती है, numpy.char.find() मेथड का उपयोग करें। यह मेथड इंट्स का आउटपुट ऐरे लौटाता है। यदि sub नहीं मिलता तो -1 लौटाता है। पहला पैरामीटर इनपुट ऐरे है। दूसरा पैरामीटर खोजा जाने वाला सबस्ट्रिंग है। चरण सबसे पहले, आवश्य

पायथन नम्पी में बूलियन ऐरे लौटाने के लिए जो True हो जहां ऐरे में स्ट्रिंग एलिमेंट प्रीफिक्स से शुरू होता है, numpy.char.startswith() मेथड का उपयोग करें। यह मेथड बूल्स का ऐरे आउटपुट करता है। पहला पैरामीटर इनपुट ऐरे है। दूसरा पैरामीटर प्रीफिक्स है। वैकल्पिक start पैरामीटर के साथ, उस पोजीशन से शुरुआत

पायथन नम्पी में स्ट्रिंग में वह उच्चतम इंडेक्स लौटाने के लिए जहां सबस्ट्रिंग sub मिलती है, numpy.char.rfind() मेथड का उपयोग करें। यह मेथड इंट्स का आउटपुट ऐरे लौटाता है। यदि sub नहीं मिलता तो -1 लौटाता है। पहला पैरामीटर इनपुट ऐरे है। दूसरा पैरामीटर खोजा जाने वाला सबस्ट्रिंग है। चरण सबसे पहले, आवश्य

पायथन नम्पी में स्ट्रिंग में वह उच्चतम इंडेक्स लौटाने के लिए जहां सबस्ट्रिंग sub मिलती है, numpy.char.rfind() मेथड का उपयोग करें। यह मेथड इंट्स का आउटपुट ऐरे लौटाता है। यदि sub नहीं मिलता तो -1 लौटाता है। पहला पैरामीटर इनपुट ऐरे है। दूसरा पैरामीटर खोजा जाने वाला सबस्ट्रिंग है। तीसरा और चौथा पैरामी

पायथन नम्पी में numpy.char.rindex() मेथड का उपयोग करके स्ट्रिंग में वह उच्चतम इंडेक्स लौटाएं जहां सबस्ट्रिंग sub मिलती है। यह मेथड इंट्स का आउटपुट ऐरे लौटाता है। यदि sub नहीं मिलता तो ValueError उठाता है। पहला पैरामीटर इनपुट ऐरे है। दूसरा पैरामीटर खोजा जाने वाला सबस्ट्रिंग है। चरण सबसे पहले, आवश्य

पायथन नम्पी में numpy.char.rindex() मेथड का उपयोग करके स्ट्रिंग में वह उच्चतम इंडेक्स लौटाएं जहां सबस्ट्रिंग sub मिलती है। यह मेथड इंट्स का आउटपुट ऐरे लौटाता है। यदि sub नहीं मिलता तो ValueError उठाता है। पहला पैरामीटर इनपुट ऐरे है। दूसरा पैरामीटर खोजा जाने वाला सबस्ट्रिंग है। तीसरा और चौथा पैरामीट

पायथन नम्पी में स्ट्रिंग ऐरे एलिमेंट की लंबाई एलिमेंट-वाइज लौटाने के लिए numpy.char.str_len() मेथड का उपयोग करें। यह मेथड इंटीजर्स का आउटपुट ऐरे लौटाता है। चरण सबसे पहले, आवश्यक लाइब्रेरी इम्पोर्ट करें: import numpy as np स्ट्रिंग्स का वन-डायमेंशनल ऐरे बनाएं: arr = np.array([Amy, Scarlett, Katie,

पायथन नम्पी में डेटाइम ऐरे को स्ट्रिंग ऐरे में बदलने के लिए numpy.datetime_as_string() मेथड का उपयोग करें। यह मेथड इनपुट ऐरे के समान आकार का स्ट्रिंग ऐरे लौटाता है। पहला पैरामीटर फॉर्मेट करने के लिए UTC टाइमस्टैम्प का ऐरे है। चरण सबसे पहले, आवश्यक लाइब्रेरी इम्पोर्ट करें: import numpy as np डेटाइ