Matplotlib में cycler मॉड्यूल का उपयोग करके रंग और लाइन स्टाइल दोनों के संयोजन के माध्यम से स्वचालित साइकिलिंग सेट करें। चरण फिगर आकार सेट करें और पैडिंग समायोजित करें cycler से वर्तमान rcParams सेट करें, रंग और लाइनस्टाइल के साथ plot() मेथड से डेटा बिंदु प्लॉट करें plt.show() से प्रदर्शित करें

Matplotlib में X-अक्ष पर एकल कस्टम टिक और उसका लेबल जोड़ने के लिए set_xticks() और set_xticklabels() का उपयोग करें। चरण फिगर आकार सेट करें और पैडिंग समायोजित करें NumPy से x और y डेटा बिंदु बनाएं plot() मेथड से x और y प्लॉट करें set_xticks() से एकल बिंदु पर टिक सेट करें set_xticklabels() से उस टिक

Matplotlib में ColorbarBase का उपयोग करके बिना किसी प्लॉट के स्टैंडअलोन कलरबार बनाया जा सकता है। चरण फिगर आकार सेट करें और पैडिंग समायोजित करें फिगर और सबप्लॉट्स बनाएं subplots_adjust() से सबप्लॉट लेआउट पैरामीटर समायोजित करें Normalize से मान रेंज नॉर्मलाइज़ करें ColorbarBase से बेस कलरबार और क्षै

Matplotlib में यूनिकोड सिंबल्स (जैसे ग्रीक अक्षर, गणितीय प्रतीक) सीधे स्ट्रिंग में \uXXXX एस्केप सीक्वेंस के साथ उपयोग किए जा सकते हैं। चरण फिगर आकार सेट करें और पैडिंग समायोजित करें text() मेथड से फिगर पर टेक्स्ट जोड़ें, यूनिकोड सिंबल के साथ plt.show() से प्रदर्शित करें उदाहरण: डेल्टा सिंबल (Δ)

Matplotlib में 2D हिस्टोग्राम (hist2d) के साथ कलरबार जोड़ने के लिए fig.colorbar() का उपयोग करें और hist2d द्वारा लौटाए गए चौथे तत्व (QuadMesh) को पास करें। चरण फिगर आकार सेट करें और पैडिंग समायोजित करें नमूना डेटा संख्या N इनिशियलाइज़ करें NumPy से x और y डेटा बिंदु बनाएं subplots() से फिगर और सबप

Matplotlib में fill_between() मेथड का उपयोग करके वक्र और X-अक्ष के बीच के क्षेत्र को भरा जा सकता है। चरण फिगर आकार सेट करें और पैडिंग समायोजित करें NumPy से x और y डेटा बिंदु बनाएं plot() मेथड से x और y प्लॉट करें fill_between() मेथड से वक्र और X-अक्ष के बीच क्षेत्र भरें plt.show() से प्रदर्शित कर

Jupyter Notebook में 2D सरणी को ग्रेस्केल छवि के रूप में प्रदर्शित करने के लिए Matplotlib के imshow() का उपयोग cmap=gray के साथ करें। चरण फिगर आकार सेट करें और पैडिंग समायोजित करें NumPy से यादृच्छिक डेटा बनाएं imshow() के साथ cmap=gray का उपयोग करके डेटा को छवि के रूप में प्रदर्शित करें plt.show(

Seaborn में X-अक्ष पर पूर्णांक (टाइमस्टैम्प) को डेटाइम लेबल में बदलने के लिए pd.to_datetime() और strftime() का उपयोग करें। चरण फिगर आकार सेट करें और पैडिंग समायोजित करें तीन कॉलम वाला DataFrame बनाएं (डेट कॉलम मिलीसेकंड में) dob (इंट) को X-अक्ष पर रखकर काउंटप्लॉट बनाएं X-अक्ष पर इंट को डेटाइम लेबल

Matplotlib में बार चार्ट के नीचे टेबल को X-अक्ष के साथ संरेखित करने के लिए plt.table() का उपयोग करें और loc=bottom सेट करें। चरण फिगर आकार सेट करें और पैडिंग समायोजित करें DataFrame के लिए डेटा सूची बनाएं DataFrame कॉलम का टपल बनाएं पंक्तियों और मानों की सूची बनाएं value_increment वेरिएबल इनिशियला

Matplotlib में PdfPages बैकएंड का उपयोग करके एकाधिक फिगर्स को एक ही PDF फ़ाइल में सहेजा जा सकता है। चरण फिगर आकार सेट करें और पैडिंग समायोजित करें पहला फिगर (fig1) बनाएं और प्लॉट करें दूसरा फिगर (fig2) बनाएं और प्लॉट करें फाइलनाम वेरिएबल इनिशियलाइज़ करें उपयोगकर्ता-परिभाषित फंक्शन save_multi_image

Matplotlib एनिमेशन को Tkinter GUI एप्लिकेशन में एम्बेड करने के लिए FigureCanvasTkAgg और FuncAnimation का उपयोग करें। चरण फिगर आकार सेट करें और पैडिंग समायोजित करें Tk का टॉपलेवल विजेट बनाएं (मुख्य विंडो) विंडो शीर्षक सेट करें वर्तमान फिगर में एक्सिस जोड़ें नया फिगर बनाएं या मौजूदा सक्रिय करें सबप्

Pandas में बॉक्सप्लॉट को माध्यिका (मेडियन) मानों के आधार पर सॉर्ट करने के लिए डेटा को ग्रुप करके माध्यिका गणना करें और फिर कॉलम ऑर्डर बदलें। चरण फिगर आकार सेट करें और पैडिंग समायोजित करें तीन कॉलम वाला Pandas DataFrame बनाएं DataFrame को marks और dob द्वारा ग्रुप करें DataFrame की median() गणना कर

Matplotlib में टेबल सेल्स की पारदर्शिता (ट्रांसपेरेंसी/अल्फा) set_alpha() मेथड से नियंत्रित की जा सकती है। चरण फिगर आकार सेट करें और पैडिंग समायोजित करें फिगर और सबप्लॉट्स बनाएं 10×3 आयाम का यादृच्छिक डेटासेट बनाएं कॉलम का टपल बनाएं axis(off) से एक्सिस मार्कर छुपाएं डेटा और कॉलम के साथ टेबल बनाएं

Matplotlib में fig.subplots_adjust() से सबप्लॉट्स के बीच ऊर्ध्वाधर (hspace) और क्षैतिज (wspace) स्पेस समायोजित करें। चरण फिगर आकार सेट करें और पैडिंग समायोजित करें फिगर और सबप्लॉट्स बनाएं subplots_adjust() से सबप्लॉट लेआउट पैरामीटर्स समायोजित करें सभी सबप्लॉट्स के लिए Seaborn बॉक्स प्लॉट बनाएं plt

Matplotlib के streamplot में linewidth और cmap पैरामीटर्स से लाइन गुणवत्ता और कलरमैप नियंत्रित करें। चरण फिगर आकार सेट करें और पैडिंग समायोजित करें फिगर और सबप्लॉट्स बनाएं x और y डेटा बिंदु बनाएं; np.meshgrid() से निर्देशांक मैट्रिक्स प्राप्त करें x और y से X और Y (वेक्टर फील्ड घटक) ज्ञात करें lin

Matplotlib में बार चार्ट के मानों को प्रतिशत के रूप में प्रदर्शित करने के लिए annotate() मेथड का उपयोग करें। चरण फिगर आकार सेट करें और पैडिंग समायोजित करें आवृत्तियों (frequencies) की सूची बनाएं नया फिगर बनाएं bar() मेथड से बार प्लॉट बनाएं बार प्लॉट पर पुनरावृति करके प्रत्येक पैच की ऊंचाई ज्ञात कर

Matplotlib में दो अलग-अलग समय अंतराल वाली टाइम सीरीज़ को एक ही प्लॉट पर दिखाने के लिए plot_date() और DateFormatter का उपयोग करें। चरण फिगर आकार सेट करें और पैडिंग समायोजित करें x1, y1 और x2, y2 डेटा बिंदु बनाएं फिगर और सबप्लॉट्स बनाएं (x1, y1) और (x2, y2) डेटा बिंदुओं के साथ डेट प्लॉट करें X-अक्ष

Seaborn में lineplot() के linewidth (या lw) पैरामीटर से लाइन की मोटाई नियंत्रित की जा सकती है। चरण फिगर आकार सेट करें और पैडिंग समायोजित करें द्वि-आयामी डेटा के साथ DataFrame बनाएं linewidth मान के साथ Seaborn लाइन प्लॉट बनाएं टिक पैरामीटर्स (लेबल) को 45 डिग्री घुमाएं plt.show() से प्रदर्शित करें

Matplotlib में plt.bar() के edgecolor और linewidth पैरामीटर्स से बार पैच की बॉर्डर (किनारा) नियंत्रित की जा सकती है। चरण फिगर आकार सेट करें और पैडिंग समायोजित करें ऊंचाई की सूची और लेबल का टपल बनाएं bar() मेथड में edgecolor आर्गुमेंट से बॉर्डर रंग नियंत्रित करें X-अक्ष के टिक्स और लेबल सेट करें pl

Seaborn के countplot में प्रत्येक बार के ऊपर गिनती मान दिखाने के लिए ax.annotate() का उपयोग करें। चरण फिगर आकार सेट करें और पैडिंग समायोजित करें एक कॉलम वाला Pandas DataFrame बनाएं sns.countplot() से काउंटप्लॉट बनाएं लौटे हुए एक्सिस के पैचेज़ पर पुनरावृति करके बार के ऊपर मान दिखाएं plt.show() से प