मैटप्लोटलिब फिगर पर रंगों और लाइनस्टाइल दोनों के माध्यम से साइकिल चलाने के लिए, हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं। कदम फिगर साइज सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच और आसपास पैडिंग को एडजस्ट करें। वर्तमान rcParams . सेट करें ,रंगों . के साथ और लाइनस्टाइल । प्लॉट () . का उपयोग करके डेटा बिंदुओं को प्ल

टीपी मैटप्लोटलिब का उपयोग करके एक्स-अक्ष में एक लेबल वाला टिक संलग्न करें, 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। प्लॉट () . का उपयोग करके x और y डेटा बिंदुओं को प्लॉट करें व

Matplotlib में संलग्न प्लॉट के बिना कलरबार बनाने 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। सबप्लॉट लेआउट पैरामीटर समायोजित करें। जगह में quaternion को सामान्य करें। आदर्श लौटाएं

Matplotlib में यूनिकोड प्रतीकों का उपयोग करने के लिए, हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं। कदम फिगर साइज सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच और आसपास पैडिंग को एडजस्ट करें। text() . का उपयोग करके, आकृति में टेक्स्ट जोड़ें यूनिकोड प्रतीकों के साथ विधि। यहां हमने यूनिकोड कैरेक्टर का उपयोग किया है (Δ) जिसका

hist2d . के साथ कलरबार का उपयोग करने के लिए matplotlib.pyplot . में , हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं। कदम फिगर साइज सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच और आसपास पैडिंग को एडजस्ट करें। वैरिएबल N . को इनिशियलाइज़ करें नमूना डेटा की संख्या के लिए। बनाएंx और y डेटा अंक numpy का उपयोग कर रहे हैं। सब

Matplotlib का उपयोग करके Python में एक वक्र और X-अक्ष के बीच के 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। बनाएं x और y डेटा अंक numpy का उपयोग कर रहे हैं। x . को प्लॉट करें और y साजिश () . का उपयोग करके

जुपिटर नोटबुक में एक 2डी सरणी को ग्रेस्केल छवि के रूप में दिखाने 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 एक यादृच्छिक डेटा बनाएं। डेटा को एक छवि के रूप में प्रदर्शित करें, अर्थात, एक 2D नियमित रेखा

मैटप्लोटलिब में सीबॉर्न का उपयोग करके एक्स-एक्सिस पर इंट टू डेटटाइम 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। एक डेटाफ़्रेम बनाएँ, df , दो-आयामी, आकार-परिवर्तनीय, संभावित रूप से विषम सारणीबद्ध डेटा, तीन स्तंभों

Matplotlib का उपयोग करके तालिका को X-अक्ष में संरेखित करने के लिए, हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं कदम फिगर साइज सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच और आसपास पैडिंग को एडजस्ट करें। डेटाफ़्रेम के लिए डेटा की एक सूची बनाएं। डेटाफ़्रेम के कॉलम . के लिए एक टपल बनाएं । पंक्तियों . की सूची बनाएं और मा

एक पीडीएफ फाइल में एक साथ कई आंकड़े सहेजने के लिए, हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं कदम फिगर साइज सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच और आसपास पैडिंग को एडजस्ट करें। एक नया आंकड़ा बनाएं (fig1) या figure() . का उपयोग करके सक्रिय और मौजूदा आंकड़ा विधि। प्लॉट () . का उपयोग करके पहली पंक्ति को प्लॉट करे

मैटप्लोटलिब एनिमेशन को टिंकर फ्रेम में एम्बेड करने के लिए, हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं कदम फिगर साइज सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच और आसपास पैडिंग को एडजस्ट करें। Tk . का एक शीर्ष स्तरीय विजेट बनाएं जो अधिकतर किसी एप्लिकेशन की मुख्य विंडो का प्रतिनिधित्व करता है इस विजेट का शीर्षक सेट करे

पंडों में माध्यिका मानों द्वारा एक बॉक्सप्लॉट को सॉर्ट करने के लिए, हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं कदम फिगर साइज सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच और आसपास पैडिंग को एडजस्ट करें। तीन स्तंभों के साथ दो-आयामी, आकार-परिवर्तनीय, संभावित रूप से विषम सारणीबद्ध डेटा का एक पांडा डेटाफ़्रेम बनाएं। डेटाफ़

एक matplotlib तालिका की पारदर्शिता/अपारदर्शिता को बदलने 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। 10×3 आयाम वाला एक यादृच्छिक डेटासेट बनाएं। स्तंभों का टपल बनाएं। अक्ष (बंद) का

मल्टी-प्लॉट लेआउट के लिए मैटप्लोटलिब/सीबोर्न सबप्लॉट के बीच की जगह को समायोजित 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। सबप्लॉट लेआउट पैरामीटर समायोजित करें। सभी सबप्लॉट के

स्ट्रीमप्लॉट मैटप्लोटलिब में कॉलोरमैप/लाइनविड्थ गुणवत्ता बढ़ाने 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। बनाएं x और y डेटा बिंदु और फिर np.meshgrid() . का उपयोग करें निर्देशांक सदिश

Matplotlib में बार चार्ट मानों को प्रतिशत में बदलने के लिए, हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं कदम फिगर साइज सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच और आसपास पैडिंग को एडजस्ट करें। आवृत्तियों की सूची बनाएं। एक नया आंकड़ा बनाएं या मौजूदा आंकड़ा सक्रिय करें। बार () विधि का उपयोग करके एक बार प्लॉट बनाएं।

Matplotlib का उपयोग करके एक ही प्लॉट पर दो अलग-अलग स्पेस टाइम सीरीज़ 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। बनाएं x1, y1 और x2 और y2 डेटा बिंदु। एक आकृति और सबप्लॉट का एक सेट बनाएं। उस डेटा को प्लॉट करे

सीबॉर्न लाइन की मोटाई बढ़ाने के लिए, हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं कदम फिगर साइज सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच और आसपास पैडिंग को एडजस्ट करें। एक डेटाफ़्रेम बनाएँ, df , द्वि-आयामी, आकार-परिवर्तनीय, संभावित रूप से विषम सारणीबद्ध डेटा का। लाइनविड्थ . के साथ सीबॉर्न लाइन प्लॉट बनाएं तर्क में म

Matplotlib में बार पैच की सीमा को नियंत्रित करने के लिए, हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं कदम फिगर साइज सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच और आसपास पैडिंग को एडजस्ट करें। ऊंचाइयों . की सूची बनाएं और लेबल . के लिए एक टपल । बार () . का प्रयोग करें edgecolor . के साथ विधि बार पैच के रंग को नियंत्रित क

काउंटप्लॉट में बार के शीर्ष पर काउंट वैल्यू दिखाने के लिए, हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं कदम फिगर साइज सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच और आसपास पैडिंग को एडजस्ट करें। एक कॉलम के साथ एक पांडा डेटाफ़्रेम बनाएँ। एक काउंटप्लॉट मात्रात्मक, चर के बजाय, एक श्रेणीबद्ध में हिस्टोग्राम के रूप में सोचा