पायथन में बहुभुज रडार (मकड़ी) चार्ट बनाने के लिए, हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं - कदम फिगर साइज सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच और आसपास पैडिंग को एडजस्ट करें। खेल . के साथ एक पांडा डेटाफ़्रेम बनाएं और मान कॉलम। एक नया आंकड़ा बनाएं या मौजूदा आंकड़ा सक्रिय करें। एक कुल्हाड़ीजोड़ें एक सबप्लॉ

पायथन में एक बहुभिन्नरूपी फ़ंक्शन को प्लॉट करने के लिए, हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं - कदम फिगर साइज सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच और आसपास पैडिंग को एडजस्ट करें। यादृच्छिक बनाएं x , y और z डेटा अंक numpy का उपयोग कर रहे हैं। एक आकृति और सबप्लॉट का एक सेट बनाएं। x . के साथ स्कैटर प्लॉट

पंडों या माटप्लोटलिब में एक ग्राफ में कई बॉक्सप्लॉट प्लॉट करने के लिए, हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं - कदम फिगर साइज सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच और आसपास पैडिंग को एडजस्ट करें। दो स्तंभों के साथ एक पांडा डेटा फ़्रेम बनाएं। प्लॉट () . का उपयोग करके डेटा फ़्रेम को प्लॉट करें विधि, kind=boxp

स्थानीय rcParams . सेट करने के लिए या rcParams matplotlib में एक आकृति के लिए, हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं - कदम फिगर साइज सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच और आसपास पैडिंग को एडजस्ट करें। वैरिएबल को प्रारंभ करें N नमूना डेटा की संख्या संग्रहीत करने के लिए। numpy का उपयोग करके x और y डेटा पॉइ

Matplotlib के LaTeX फॉर्मेटर का उपयोग करके एक फ्लोट को प्रारूपित करने के लिए, हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं - कदम फिगर साइज सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच और आसपास पैडिंग को एडजस्ट करें। numpy का उपयोग करके x और y डेटा पॉइंट बनाएं। प्लॉट () . का उपयोग करके x और y डेटा बिंदुओं को प्लॉट करें व

Matplotlib में लाइन ग्राफ़ के डेटा इंडेक्स के साथ लाइन का रंग अलग-अलग होने के लिए, हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं - कदम फिगर साइज सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच और आसपास पैडिंग को एडजस्ट करें। numpy का उपयोग करके x और y डेटा पॉइंट बनाएं। छोटी सीमा प्राप्त करें, dydx । अंक प्राप्त करें और स

दिनांक पांडा डेटाफ़्रेम द्वारा एकत्रित प्लॉट करने के लिए, हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं - कदम फिगर साइज सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच और आसपास पैडिंग को एडजस्ट करें। डेटा फ़्रेम बनाएं, df , द्वि-आयामी, आकार-परिवर्तनीय, संभावित रूप से विषम सारणीबद्ध डेटा का। दिनांक पांडा डेटाफ़्रेम द्वारा सम

पायथन वर्ग में कॉलम द्वारा स्तरीकृत बॉक्सप्लॉट बनाने के लिए, हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं - कदम फिगर साइज सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच और आसपास पैडिंग को एडजस्ट करें। दो-आयामी, आकार-परिवर्तनीय, संभावित रूप से विषम सारणीबद्ध डेटा का एक पांडा डेटा फ़्रेम बनाएं। डेटा के एक सेट के हिस्टोग्राम

सीबॉर्न में दो हीटमैप को संयोजित करने के लिए, हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं - कदम फिगर साइज सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच और आसपास पैडिंग को एडजस्ट करें। दो पांडा डेटा फ़्रेम बनाएं। एक आकृति और सबप्लॉट का एक सेट बनाएं, ax1 और कुल्हाड़ी2 । रंग-एन्कोडेड मैट्रिक्स के रूप में आयताकार डेटा को

Matplotlib में समान क्षेत्र के डिब्बे के साथ एक हिस्टोग्राम बनाने के लिए, हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं - कदम फिगर साइज सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच और आसपास पैडिंग को एडजस्ट करें। numpy का उपयोग करके यादृच्छिक डेटा बिंदु बनाएं। बराबर_क्षेत्र . के साथ एक हिस्टोग्राम प्लॉट करें विधि जो पैच

सीबॉर्न का उपयोग करके जुड़े बिंदुओं के साथ कई श्रृंखला स्कैटर प्लॉट बनाने के लिए, हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं - कदम फिगर साइज सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच और आसपास पैडिंग को एडजस्ट करें। दो-आयामी, आकार-परिवर्तनीय, संभावित रूप से विषम सारणीबद्ध डेटा का एक पांडा डेटा फ़्रेम बनाएं। सशर्त सं

matplotlib में सभी मौजूदा आंकड़ों को फ्लश करने के लिए, close(all) . का उपयोग करें विधि। कदम फिगर साइज सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच और आसपास पैडिंग को एडजस्ट करें। फर्स्ट फिगर शीर्षक के साथ एक आकृति बनाएं। दूसरा चित्र शीर्षक के साथ एक और आकृति बनाएं। सभी आंकड़े बंद करने के लिए, बंद करें(स

पाइलैब-जनित चित्र से Y-अक्ष को निकालने के लिए, हम प्लॉट की वर्तमान धुरी प्राप्त कर सकते हैं और set_visible(False) का उपयोग कर सकते हैं विधि। कदम फिगर साइज सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच और आसपास पैडिंग को एडजस्ट करें। numpy का उपयोग करके x और y डेटा पॉइंट बनाएं। प्लॉट () . का उपयोग करके x और

Matplotlib में अतिव्यापी त्रुटि पट्टियों से बचने के लिए, हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं - कदम फिगर साइज सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच और आसपास पैडिंग को एडजस्ट करें। नामों की सूची बनाएं। y1 और y2, और त्रुटियों ye1, ye2 के लिए डेटा बिंदु प्राप्त करें। एक आकृति और सबप्लॉट का एक सेट बनाएं।

Matplotlib में एक 2D numpy array को बिखेरने के लिए, हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं - कदम फिगर साइज सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच और आसपास पैडिंग को एडजस्ट करें। 100×3 आयाम का यादृच्छिक डेटा बनाएं। 2D numpy array, यानी डेटा को प्लॉट करने के लिए स्कैटर () विधि का उपयोग करें। आकृति प्रदर्शित

xticklabels . सेट करने के लिए matplotlib में तारीख के लिए, हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं - कदम फिगर साइज सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच और आसपास पैडिंग को एडजस्ट करें। युगों . की दो सूचियां बनाएं और मान । युगों . से तिथियों की सूची प्राप्त करें । एक आकृति और सबप्लॉट का एक सेट बनाएं। प्

पायथन के माध्यम से 3D रंगीन सतह प्राप्त करने के लिए, हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं - कदम फिगर साइज सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच और आसपास पैडिंग को एडजस्ट करें। numpy का उपयोग करके x और y डेटा पॉइंट बनाएं। 3D डेटा प्राप्त करें, अर्थात, z. एक नया आंकड़ा बनाएं या मौजूदा आंकड़ा सक्रिय करें।

शेयरएक्स . को इनसेट करने के लिए और साझा matplotlib में दो अक्षों से, हम कोई नहीं . का उपयोग कर सकते हैं , यानी, गलत या कोई नहीं । प्रत्येक सबप्लॉट X- या Y-अक्ष स्वतंत्र होगा। कदम फिगर साइज सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच और आसपास पैडिंग को एडजस्ट करें। दो चर पंक्तियों को प्रारंभ करें और cols ।

पायथन में एक प्लॉट में निर्देशांक दिखाने के लिए, हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं - कदम फिगर साइज सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच और आसपास पैडिंग को एडजस्ट करें। वैरिएबल को प्रारंभ करें N और numpy का उपयोग करके x और y डेटा पॉइंट बनाएं। x ज़िप करें और y डेटा अंक; उन्हें पुनरावृत्त करें और निर्देश

मैटलपोटलिब में लेजेंड मार्कर साइज और अल्फा सेट करने के लिए, हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं - कदम फिगर साइज सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच और आसपास पैडिंग को एडजस्ट करें। वैरिएबल को प्रारंभ करें N नमूना डेटा की संख्या संग्रहीत करने के लिए। marker=* . के साथ x और y डेटा बिंदुओं को प्लॉट करें ।