expm() scipy.linalg . का कार्य पैकेज का उपयोग Padé सन्निकटन का उपयोग करके मैट्रिक्स घातांक की गणना करने के लिए किया जाता है। एक Padé सन्निकटन दिए गए क्रम के एक तर्कसंगत कार्य द्वारा किसी फ़ंक्शन का सर्वश्रेष्ठ सन्निकटन है। इस तकनीक के तहत, सन्निकटन की शक्ति श्रृंखला उस फ़ंक्शन की शक्ति श्रृंखला से स

sinm () फ़ंक्शन scipy.linalg पैकेज का उपयोग इनपुट मैट्रिक्स की साइन की गणना करने के लिए किया जाता है। यह रूटीन expm . का उपयोग करता है मैट्रिक्स घातांकों की गणना करने के लिए। सिंटैक्स scipy.linalg.sinm(x) जहां x इनपुटर ऐरे है। उदाहरण 1 आइए निम्नलिखित उदाहरण पर विचार करें - # Import the required li

ब्रह्मांड () scipy.linalg . का कार्य पैकेज का उपयोग इनपुट मैट्रिक्स के कोसाइन की गणना करने के लिए किया जाता है। यह रूटीन expm . का उपयोग करता है मैट्रिक्स घातांकों की गणना करने के लिए। सिंटैक्स scipy.linalg.cosm(x) जहां x इनपुट ऐरे है। उदाहरण 1 आइए निम्नलिखित उदाहरण पर विचार करें - # Import the re

तनम () scipy.linalg . का कार्य पैकेज का उपयोग इनपुट मैट्रिक्स के स्पर्शरेखा की गणना करने के लिए किया जाता है। यह रूटीन expm . का उपयोग करता है मैट्रिक्स घातांकों की गणना करने के लिए। सिंटैक्स scipy.linalg.tanm(x) जहां x इनपुट ऐरे या स्क्वायर मैट्रिक्स है। यह x की मैट्रिक्स स्पर्शरेखा लौटाता है। उदा

interp1d() scipy.interpolate . का कार्य पैकेज का उपयोग 1-डी फ़ंक्शन को प्रक्षेपित करने के लिए किया जाता है। कुछ फ़ंक्शन y =f(x) का अनुमान लगाने के लिए x और y जैसे मानों की सरणियों की आवश्यकता होती है और फिर नए बिंदुओं का मान ज्ञात करने के लिए प्रक्षेप का उपयोग करता है। सिंटैक्स scipy.interpolate.int

Matplotlib में अक्ष गुणक का मान सेट करने के लिए, हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं - कदम आकृति का आकार सेट करें और सबप्लॉट के बीच और उसके आसपास पैडिंग समायोजित करें । numpy का उपयोग करके x डेटा पॉइंट बनाएं। प्लॉट x और x2 प्लॉट () . का उपयोग करके विधि। आकृति की वर्तमान धुरी प्राप्त करें।

मैटप्लोटलिब में कलरबार की स्थिति को दाईं ओर शिफ्ट करने के लिए, हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं - कदम numpy और matplotlib आयात करें। 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। बनाएं x और y डेटा

Matplotlib के साथ एक चार्ट में कई क्षैतिज सलाखों को प्लॉट करने के लिए, हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं - कदम पुस्तकालय पांडा, matplotlib, और numpy आयात करें। फिगर साइज सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच और आसपास पैडिंग को एडजस्ट करें। क्षैतिज पट्टी की स्थिति के लिए एक सरणी बनाएँ। वैरिएबल चौड़ाई

xticks . का फ़ॉन्ट आकार बदलने के लिए एक matplotlib प्लॉट में, हम fontsize पैरामीटर का उपयोग कर सकते हैं। कदम Matplotlib और numpy आयात करें। फिगर साइज सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच और आसपास पैडिंग को एडजस्ट करें। बनाएं x और y डेटा अंक numpy का उपयोग कर रहे हैं। x . को प्लॉट करें और y साजिश

Matplotlib पर लघुगणकीय पैमाने पर मानों की कल्पना करने के लिए, हम yscale(log) का उपयोग कर सकते हैं । कदम आयात matplotlib और numpy। फिगर साइज सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच और आसपास पैडिंग को एडजस्ट करें। बनाएं x और y डेटा अंक numpy का उपयोग कर रहे हैं। yscale(log) . का प्रयोग करें एक लघुगणक

matplotlib.pyplot में लाइन कलर रिपीटेशन 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। बनाएं x और y डेटा अंक numpy का उपयोग कर रहे हैं। x . को प्लॉट करें और y प्लॉट () विधि का उपयोग करके डेटा बिंदु। प्लॉट () . मे

प्रोजेक्ट शेड्यूल दिखाने के लिए प्रोजेक्ट प्लानिंग में गैंट चार्ट का व्यापक रूप से उपयोग किया जाता है। यह एक प्रकार का बारचार्ट है जो ऊर्ध्वाधर अक्ष पर कार्यों और क्षैतिज अक्ष पर समय अंतराल को सूचीबद्ध करता है। ग्राफ़ में क्षैतिज पट्टियों की चौड़ाई प्रत्येक गतिविधि की अवधि दर्शाती है। Matplotlib मे

3D कंप्यूटर ग्राफिक्स में, एक स्वर त्रि-आयामी अंतरिक्ष में एक नियमित ग्रिड पर एक मान का प्रतिनिधित्व करता है। हम कह सकते हैं कि एक voxel एक पिक्सेल के 3D समतुल्य है जो 2D में उपयोग किया जाता है। एक पिक्सेल 2डी छवि के अंदर एक वर्ग है जिसमें एक 2डी ग्रिड में एक स्थिति और एक रंग मान होता है, जबकि एक वो

Matplotlib के साथ एक चिकनी रेखा बनाने के लिए, हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं - कदम फिगर साइज सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच और आसपास पैडिंग को एडजस्ट करें। डेटा बिंदुओं की सूची बनाएं, x और y । x . को प्लॉट करें और y डेटा बिंदु। बनाएं x_new और बीएसपीलाइन चिकनी रेखा के लिए डेटा बिंदु। y_न

पायथन का उपयोग करके बॉक्सप्लॉट की साजिश रचते समय NaN मान से निपटने 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 डेटा के नमूने और श्रेणी के लिए। इसके बाद यादृच्छिक प्रसार, केंद्र का डेटा, उच्च और

नारंगी के लिए एक लाइन रंग सेट करने के लिए, और matplotlib में लाइन मार्कर निर्दिष्ट करने के लिए, हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं - कदम फिगर साइज सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच और आसपास पैडिंग को एडजस्ट करें। बनाएं x और y डेटा अंक numpy का उपयोग कर रहे हैं। x . को प्लॉट करें और y विशेषताओं के सा

Matplotlib में केवल हैच (कोई पृष्ठभूमि रंग नहीं) वाले क्षेत्र को भरने के लिए, हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं - कदम फिगर साइज सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच और आसपास पैडिंग को एडजस्ट करें। एक चर प्रारंभ करें n नमूना डेटा की संख्या संग्रहीत करने के लिए। एक आकृति और सबप्लॉट का एक सेट बनाएं। x

matplotlib हिस्टोग्राम में अलग-अलग बार के लिए अलग-अलग रंग निर्दिष्ट करने के लिए, हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं - कदम फिगर साइज सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच और आसपास पैडिंग को एडजस्ट करें। एक आकृति और सबप्लॉट का एक सेट बनाएं। 100 नमूना डेटा के साथ यादृच्छिक डेटा के साथ एक हिस्टोग्राम प्लॉट

फ़िल्टर या इंटरपोलेट के बिना डेटाफ़्रेम से NaN मान निकालने के लिए, हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं - कदम फिगर साइज सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच और आसपास पैडिंग को एडजस्ट करें। पांडा डेटा फ़्रेम बनाने के लिए एक सरणी बनाएँ। एक-आयामी ndarray अक्ष लेबल के साथ (समय श्रृंखला सहित)। प्लॉटिंग इंट

scatter() . के साथ 3D स्कैटरप्लॉट में लेजेंड जोड़ने के लिए matplotlib में, 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। बनाएं x और y डेटा अंक; z1 . बनाएं और z2