ऑनलाइन Matplotlib प्लेग्राउंड – अपने ब्राउज़र में Python प्लॉट्स बनाएं
Python और Matplotlib के साथ अपने ब्राउज़र में डेटा को विज़ुअलाइज़ करें हमारे ऑनलाइन Matplotlib प्लेग्राउंड का उपयोग करके। तुरंत प्लॉट्स रेंडर करें — कोई सेटअप की आवश्यकता नहीं, डेटा साइंस के लिए एकदम सही।
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📊 Matplotlib का परिचय
1. Matplotlib क्या है?
Matplotlib एक लोकप्रिय Python लाइब्रेरी है जिसका उपयोग स्थिर, एनिमेटेड, और इंटरैक्टिव विज़ुअलाइज़ेशन बनाने के लिए किया जाता है। यह विशेष रूप से डेटा साइंस और वैज्ञानिक कंप्यूटिंग में उपयोगी है।
import matplotlib.pyplot as plt2. लाइन प्लॉट
X और Y मानों का उपयोग करके एक बुनियादी लाइन चार्ट।
import matplotlib.pyplot as plt
x = [1, 2, 3, 4]
y = [2, 4, 6, 8]
plt.plot(x, y)
plt.title("Line Plot")
plt.xlabel("X Axis")
plt.ylabel("Y Axis")
plt.show()3. बार चार्ट
बार चार्ट का उपयोग विभिन्न श्रेणियों की तुलना के लिए किया जाता है।
categories = ['A', 'B', 'C']
values = [5, 7, 3]
plt.bar(categories, values)
plt.title("Bar Chart")
plt.show()4. स्कैटर प्लॉट
दो संख्यात्मक चर के बीच संबंध दिखाने के लिए स्कैटर प्लॉट का उपयोग करें।
x = [1, 2, 3, 4]
y = [10, 20, 25, 30]
plt.scatter(x, y)
plt.title("Scatter Plot")
plt.show()5. पाई चार्ट
पाई चार्ट का उपयोग अनुपात दिखाने के लिए किया जाता है।
labels = ['Apple', 'Banana', 'Cherry']
sizes = [30, 40, 30]
plt.pie(sizes, labels=labels, autopct='%1.1f%%')
plt.title("Fruit Distribution")
plt.show()6. हिस्टोग्राम
संख्यात्मक डेटा के वितरण को समझने में हिस्टोग्राम मदद करते हैं।
import numpy as np
data = np.random.randn(1000)
plt.hist(data, bins=30)
plt.title("Histogram")
plt.show()7. मल्टीपल प्लॉट्स
एक ही चित्र में कई चार्ट प्लॉट करने के लिए सबप्लॉट्स का उपयोग करें।
x = [1, 2, 3, 4]
y1 = [1, 4, 9, 16]
y2 = [2, 3, 5, 7]
plt.subplot(1, 2, 1)
plt.plot(x, y1)
plt.title("Plot 1")
plt.subplot(1, 2, 2)
plt.plot(x, y2)
plt.title("Plot 2")
plt.tight_layout()
plt.show()8. स्टाइल्स को कस्टमाइज़ करें
आप रंग, स्टाइल्स, मार्कर्स, और अधिक को कस्टमाइज़ कर सकते हैं।
plt.plot(x, y1, color='red', linestyle='--', marker='o')
plt.title("Styled Line")
plt.show()9. प्लॉट को इमेज के रूप में सेव करें
अपने प्लॉट को savefig() का उपयोग करके इमेज फाइल में सेव करें।
plt.plot(x, y1)
plt.savefig("my_plot.png")10. 3D प्लॉट (एडवांस्ड)
Matplotlib mpl_toolkits.mplot3d के माध्यम से 3D प्लॉटिंग का समर्थन करता है।
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
x = [1, 2, 3]
y = [2, 3, 4]
z = [5, 6, 7]
ax.scatter(x, y, z)
plt.show()