NumPy और Matplotlib के Basics
NumPy numbers बनाता है और Matplotlib इन्हें draw करता है, और दोनों लगभग हमेशा साथ इस्तेमाल होते हैं।
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Syntax
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.linspace(start, stop, num)
y = np.function(x)
plt.plot(x, y)
plt.show()Matplotlib के साथ NumPy Basics
Matplotlib NumPy arrays को directly plot करता है। x values के लिए linspace और y values के लिए np.sin जैसा एक ufunc इस्तेमाल करें, फिर plt.plot call करें। नीचे, chart off-screen draw होता है और memory में save होता है ताकि आप देख सकें कि यह काम किया।
Note:
एक normal script या notebook में, plot window display करने के लिए plt.show() call करें।
उदाहरण: NumPy with Matplotlib basics
import io
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.linspace(0, 2 * np.pi, 100)
y = np.sin(x)
plt.plot(x, y)
plt.title("Sine wave")
buf = io.BytesIO()
plt.savefig(buf, format="png")
print("points plotted:", len(x))
print("png rendered:", buf.getbuffer().nbytes > 0)
# Output:
# points plotted: 100
# png rendered: TrueRelated Topics
{# common_mistakes/chapter_summary/browser_support: on Hindi pages the
view already swaps in the hi_ translation fields (or blanks these
out if untranslated), so this renders correctly for both languages
without a lang_code check here. #}
आम गलतियां
- scripts में plt.show भूल जाना
- अलग lengths वाले arrays pass करना
- एक smooth curve के लिए बहुत कम points इस्तेमाल करना
चैप्टर सारांश
- Matplotlib NumPy arrays accept करता है
- linspace x values बनाता है
- ufuncs y values बनाते हैं
- plt.show figure display करता है
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