Matplotlib-এ রাগ প্লট (Rug Plot) বানানোর পদ্ধতি

রাগ প্লট (Rug plots) ডেটা বন্টন ভিজ্যুয়ালাইজ করতে ব্যবহৃত হয়। এটি একটি একক ভেরিয়েবলের ডেটা প্লট যা অক্ষের সাথে চিহ্ন হিসেবে প্রদর্শিত হয়। Matplotlib-এ রাগ প্লট বানাতে নিচের ধাপগুলো অনুসরণ করুন:

Figure আকার সেট করুন এবং সাবপ্লটগুলির মাঝপথে প্যাডিং অ্যাডজাস্ট করুন।
NumPy ব্যবহার করে x ডেটা পয়েন্ট তৈরি করুন।
গাউসিয়ান কার্নেল ব্যবহার করে কার্নেল-ডেন্সিটি এস্টিমেটের রিপ্রেজেন্টেশন kde1 এবং kde2 যোগ করুন।
figure() মেথড ব্যবহার করে একটি নতুন figure তৈরি করুন বা বিদ্যমান figure এক্টিভেট করুন।
Figure-এ সাবপ্লট আয়োজন হিসেবে ax1 যোগ করুন।
marker_size=20 সহ একটি রাগ প্লট তৈরি করুন।
x_eval, kde1(x_eval) এবং kde2(x_eval) ডেটা পয়েন্ট plot() মেথড ব্যবহার করে প্লট করুন।
প্লটে একটি লেজেন্ড রাখুন।
Figure প্রদর্শনের জন্য show() মেথড ব্যবহার করুন।

উদাহরণ

import numpy as np
from scipy import stats
import matplotlib.pyplot as plt

plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.00, 3.50]
plt.rcParams["figure.autolayout"] = True

x = np.array([-6, -4, 2, 1, 4], dtype=np.float)
kde1 = stats.gaussian_kde(x)
kde2 = stats.gaussian_kde(x, bw_method='silverman')

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)

ax.plot(x, np.zeros(x.shape), 'b+', ms=20)

x_eval = np.linspace(-5, 5, num=10)
ax.plot(x_eval, kde1(x_eval), 'k-', label="Scott's Rule")
ax.plot(x_eval, kde2(x_eval), 'r-', label="Silverman's Rule")

plt.legend(loc='upper right')
plt.show()

আউটপুট

এটি নিচের আউটপুট তৈরি করবে:

Matplotlib-এ রাগ প্লট (Rug Plot) বানানোর পদ্ধতি