কিভাবে Matplotlib একটি গালিচা প্লট করতে?

ডাটা বন্টন কল্পনা করতে রাগ প্লট ব্যবহার করা হয়। এটি একটি একক ভেরিয়েবলের জন্য ডেটার একটি প্লট, একটি অক্ষ বরাবর চিহ্ন হিসাবে প্রদর্শিত হয়। ম্যাটপ্লটলিবে একটি রাগ প্লট তৈরি করতে, আমরা নিম্নলিখিত পদক্ষেপগুলি নিতে পারি -

• চিত্রের আকার সেট করুন এবং সাবপ্লটের মধ্যে এবং চারপাশে প্যাডিং সামঞ্জস্য করুন।
• নম্পি ব্যবহার করে x ডেটা পয়েন্ট তৈরি করুন।
• গাউসিয়ান কার্নেল ব্যবহার করে একটি কার্নেল-ঘনত্ব অনুমানের উপস্থাপনা যোগ করুন, kde1 এবং kde2 .
• একটি নতুন চিত্র তৈরি করুন বা চিত্র() ব্যবহার করে একটি বিদ্যমান চিত্র সক্রিয় করুন পদ্ধতি।
• সাবপ্লট বিন্যাসের অংশ হিসাবে চিত্রটিতে একটি 'ax1' যোগ করুন।
• marker_size=20 দিয়ে একটি রাগ প্লট তৈরি করুন .
• প্লট x_eval, kde1(x_eval) এবং kde2(x_eval) প্লট() ​​পদ্ধতি ব্যবহার করে ডেটা পয়েন্ট।
• প্লটে একটি কিংবদন্তি রাখুন।
• চিত্রটি প্রদর্শন করতে, শো() ব্যবহার করুন পদ্ধতি।

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 নিম্নলিখিত আউটপুট তৈরি করবে