एक्सिस की सीमा, टिक और लॉग स्केल
एक्सिस की सीमा तय करें, टिक की जगह और लेबल चुनें, और set_yscale से लॉग स्केल पर जाएँ।
पाठ देखें →एक्सिस और टिक नियंत्रित करें, कहानी को एनोटेट करें, फैलाव और अनिश्चितता दिखाएँ, डेटा स्टैक करें, pandas DataFrame प्लॉट करें और रिपोर्ट के लिए फ़िगर सेव करें।
Matplotlib ऑनलाइन आज़माएँएक्सिस की सीमा तय करें, टिक की जगह और लेबल चुनें, और set_yscale से लॉग स्केल पर जाएँ।
पाठ देखें →ax.annotate से ज़रूरी मानों की ओर इशारा करें, ax.text से नोट जोड़ें और axhline से लक्ष्य दिखाएँ।
पाठ देखें →ax.boxplot और ax.violinplot से कई समूहों के फैलाव की तुलना करें।
पाठ देखें →स्टैक्ड बार (bottom=) और ax.stackplot से दिखाएँ कि हिस्से समय के साथ कैसे जुड़ते हैं।
पाठ देखें →ax.errorbar से माप की अनिश्चितता और fill_between से शेडेड बैंड दिखाएँ।
पाठ देखें →df.plot से pandas DataFrame को चार्ट में बदलें और Matplotlib से उसे कस्टमाइज़ करें।
पाठ देखें →fig.savefig से चार्ट को PNG या SVG में सेव करें और साइज़, रेज़ोल्यूशन और मार्जिन नियंत्रित करें।
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