scipy.linalg पैकेज का expm() फ़ंक्शन पैडे सन्निकटन (Padé approximation) का उपयोग करके मैट्रिक्स एक्सपोनेंशियल की गणना करता है। एक पैडे सन्निकटन किसी फ़ंक्शन का दिए गए क्रम का एक तर्कसंगत फ़ंक्शन द्वारा सर्वोत्तम सन्निकटन होता है। इस तकनीक के तहत, सन्निकटन की पावर सीरीज़ उस फ़ंक्शन की पावर सीरीज़ से

scipy.linalg पैकेज का sinm() फ़ंक्शन इनपुट मैट्रिक्स का साइन (ज्या) निकालने के लिए उपयोग किया जाता है। यह रूटीन मैट्रिक्स एक्सपोनेंशियल की गणना के लिए expm का उपयोग करता है। सिंटैक्स scipy.linalg.sinm(x) जहां x इनपुट ऐरे है। उदाहरण 1 निम्नलिखित उदाहरण पर विचार करें: # आवश्यक लाइब्रेरी इम्पोर्ट करे

scipy.linalg पैकेज का cosm() फ़ंक्शन इनपुट मैट्रिक्स का कोसाइन (कोज्या) निकालने के लिए उपयोग किया जाता है। यह रूटीन मैट्रिक्स एक्सपोनेंशियल की गणना के लिए expm का उपयोग करता है। सिंटैक्स scipy.linalg.cosm(x) जहां x इनपुट ऐरे है। उदाहरण 1 निम्नलिखित उदाहरण पर विचार करें: # आवश्यक लाइब्रेरी इम्पोर्ट

scipy.linalg पैकेज का tanm() फ़ंक्शन इनपुट मैट्रिक्स का टैंजेंट (स्पर्शरेखा) निकालने के लिए उपयोग किया जाता है। यह रूटीन मैट्रिक्स एक्सपोनेंशियल की गणना के लिए expm का उपयोग करता है। सिंटैक्स scipy.linalg.tanm(x) जहां x इनपुट ऐरे या एक वर्ग मैट्रिक्स है। यह x का मैट्रिक्स टैंजेंट लौटाता है। उदाहरण

scipy.interpolate पैकेज का interp1d() फंक्शन 1-D फंक्शन को इंटरपोलेट करने के लिए उपयोग किया जाता है। यह x और y जैसे मानों के ऐरे लेता है ताकि कुछ फंक्शन y = f(x) का अनुमान लगाया जा सके और फिर नए पॉइंट्स का मान खोजने के लिए इंटरपोलेशन का उपयोग करता है। सिंटैक्स scipy.interpolate.interp1d(x, y) जहां

मैटप्लॉटलीब में एक्सिस मल्टीप्लायर का मान सेट 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 x डेटा पॉइंट्स बनाएं। plot() मेथड का उपयोग करके x और x2 प्लॉट करें। फिगर का करंट एक्सिस प्राप्त करें। multiplier

मैटप्लॉटलीब में कलरबार पोजीशन को दाईं ओर शिफ्ट करने के लिए, हम निम्नलिखित चरण अपना सकते हैं: चरण नम्पी और मैटप्लॉटलीब इम्पोर्ट करें। फिगर साइज़ सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच और आसपास पैडिंग एडजस्ट करें। सैंपल डेटा की संख्या स्टोर करने के लिए N वेरिएबल इनिशियलाइज़ करें। नम्पी का उपयोग करके x और y ड

मैटप्लॉटलीब में एक चार्ट में मल्टीपल हॉरिजॉन्टल बार्स प्लॉट करने के लिए, हम निम्नलिखित चरण अपना सकते हैं: चरण पांडास, मैटप्लॉटलीब, और नम्पी लाइब्रेरी इम्पोर्ट करें। फिगर साइज़ सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच और आसपास पैडिंग एडजस्ट करें। हॉरिजॉन्टल बार की पोजीशन के लिए ऐरे बनाएं। बार की चौड़ाई के लिए

मैटप्लॉटलीब प्लॉट में xticks का फॉन्ट साइज़ बदलने के लिए, हम fontsize पैरामीटर का उपयोग कर सकते हैं। चरण मैटप्लॉटलीब और नम्पी इम्पोर्ट करें। फिगर साइज़ सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच और आसपास पैडिंग एडजस्ट करें। नम्पी का उपयोग करके x और y डेटा पॉइंट्स बनाएं। plot() मेथड का उपयोग करके x और y डेटा पॉ

मैटप्लॉटलीब पर लॉगरिदमिक स्केल पर मान विज़ुअलाइज़ करने के लिए, हम yscale(log) का उपयोग कर सकते हैं। चरण मैटप्लॉटलीब और नम्पी इम्पोर्ट करें। फिगर साइज़ सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच और आसपास पैडिंग एडजस्ट करें। नम्पी का उपयोग करके x और y डेटा पॉइंट्स बनाएं। लॉगरिदमिक स्केल पर मान विज़ुअलाइज़ करने क

मैटप्लॉटलीब.पायप्लॉट में लाइन कलर रिपीटिशन से बचने 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 x और y डेटा पॉइंट्स बनाएं। plot() मेथड का उपयोग करके x और y डेटा पॉइंट्स प्लॉट करें। plot() मेथड में, color एट्र

गैंट चार्ट प्रोजेक्ट प्लानिंग में प्रोजेक्ट शेड्यूल दिखाने के लिए व्यापक रूप से उपयोग किए जाते हैं। यह एक प्रकार का बार चार्ट है जो वर्टिकल एक्सिस पर टास्क और हॉरिजॉन्टल एक्सिस पर टाइम इंटरवल सूचीबद्ध करता है। ग्राफ में हॉरिजॉन्टल बार्स की चौड़ाई प्रत्येक गतिविधि की अवधि दिखाती है। मैटप्लॉटलीब में

3D कंप्यूटर ग्राफिक्स में, एक वॉक्सेल तीन-आयामी स्थान में नियमित ग्रिड पर एक मान का प्रतिनिधित्व करता है। हम कह सकते हैं कि एक वॉक्सेल 2D में उपयोग किए जाने वाले पिक्सेल का 3D समकक्ष है। एक पिक्सेल एक 2D इमेज के अंदर एक वर्ग होता है जिसकी 2D ग्रिड में स्थिति और एक सिंगल कलर वैल्यू होती है, जबकि एक

मैटप्लॉटलीब के साथ स्मूथ लाइन प्लॉट करने के लिए, हम निम्नलिखित चरण अपना सकते हैं: चरण फिगर साइज़ सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच और आसपास पैडिंग एडजस्ट करें। डेटा पॉइंट्स की सूची बनाएं, x और y। x और y डेटा पॉइंट्स प्लॉट करें। स्मूथ लाइन के लिए x_new और bspline डेटा पॉइंट्स बनाएं। y_new डेटा पॉइंट्स

पायथन का उपयोग करके बॉक्सप्लॉट प्लॉट करते समय NaN मान से निपटने के लिए, हम निम्नलिखित चरण अपना सकते हैं: चरण फिगर साइज़ सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच और आसपास पैडिंग एडजस्ट करें। डेटा सैंपल्स और रेंज के लिए N वेरिएबल इनिशियलाइज़ करें। अगला रैंडम स्प्रेड, सेंटर का डेटा, फ्लायर हाई और लो बनाएं, कंके

मैटप्लॉटलीब में लाइन कलर ऑरेंज सेट करने और लाइन मार्कर्स निर्दिष्ट 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 x और y डेटा पॉइंट्स बनाएं। color=orange और marker=* एट्रिब्यूट्स के साथ x और y डेटा पॉइंट्स

मैटप्लॉटलीब में केवल हैच (कोई बैकग्राउंड कलर नहीं) के साथ क्षेत्र भरने के लिए, हम निम्नलिखित चरण अपना सकते हैं: चरण फिगर साइज़ सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच और आसपास पैडिंग एडजस्ट करें। सैंपल डेटा की संख्या स्टोर करने के लिए n वेरिएबल इनिशियलाइज़ करें। एक फिगर और सबप्लॉट्स का सेट बनाएं। x और y डेट

मैटप्लॉटलीब हिस्टोग्राम में अलग-अलग बार्स के लिए अलग-अलग रंग निर्दिष्ट करने 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। 100 सैंपल डेटा के साथ रैंडम डेटा का हिस्टोग्राम प्लॉट करें। बिन्स की संख

फिल्टर या इंटरपोलेट के बिना डेटाफ्रेम से NaN मान हटाने के लिए, हम निम्नलिखित चरण अपना सकते हैं: चरण फिगर साइज़ सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच और आसपास पैडिंग एडजस्ट करें। पांडास डेटा फ्रेम बनाने के लिए ऐरे बनाएं। एक्सिस लेबल्स (टाइम सीरीज सहित) के साथ वन-डायमेंशनल ndarray। इंटरपोलेशन प्लॉटिंग, inde

मैटप्लॉटलीब में scatter() के साथ 3D स्कैटरप्लॉट में लीजेंड जोड़ने के लिए, हम निम्नलिखित चरण अपना सकते हैं: चरण फिगर साइज़ सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच और आसपास पैडिंग एडजस्ट करें। सैंपल डेटा की संख्या स्टोर करने के लिए N वेरिएबल इनिशियलाइज़ करें। x और y डेटा पॉइंट्स बनाएं; z1 और z2 डेटा पॉइंट्स स