Pandas ব্যবহার করে, আমরা একটি ডেটাফ্রেম তৈরি করতে পারি এবং subplot() মেথড ব্যবহার করে ফিগার এবং অ্যাক্সিস ভেরিয়েবল তৈরি করতে পারি। তারপর, আমরা ax.scatter() মেথড ব্যবহার করে প্রয়োজনীয় প্লট পেতে পারি।
ধাপসমূহ
ছাত্রের সংখ্যার একটি লিস্ট তৈরি করুন।
ছাত্ররা অর্জিত মার্কের একটি লিস্ট তৈরি করুন।
প্রতিটি স্ক্যাটার পয়েন্টের কালার রিপ্রেজেন্ট করতে, আমরা কালারের একটি লিস্ট রাখতে পারি।
Pandas ব্যবহার করে, আমরা ডেটাফ্রেমের অ্যাক্সিস রিপ্রেজেন্ট করার একটি লিস্ট পেতে পারি।
subplots মেথড ব্যবহার করে fig এবং ax ভেরিয়েবল তৈরি করুন, যেখানে ডিফল্ট nrows এবং ncols ১।
plt.xlabel() মেথড ব্যবহার করে "Students count" লেবেল সেট করুন।
plt.ylabel() মেথড ব্যবহার করে "Obtained marks" লেবেল সেট করুন।
ধাপ ৪-এ তৈরি ডেটাফ্রেম ব্যবহার করে স্ক্যাটার পয়েন্ট তৈরি করুন। পয়েন্টগুলো হলো students_count, marks এবং color।
ফিগার দেখানোর জন্য plt.show() মেথড ব্যবহার করুন।
উদাহরণ
from matplotlib import pyplot as plt
import pandas as pd
no_of_students = [1, 2, 3, 5, 7, 8, 9, 10, 30, 50]
marks_obtained_by_student = [100, 95, 91, 90, 89, 76, 55, 10, 3, 19]
color_coding = ['red', 'blue', 'yellow', 'green', 'red', 'blue', 'yellow', 'green', 'yellow', 'green']
df = pd.DataFrame(dict(students_count=no_of_students, marks=marks_obtained_by_student, color=color_coding))
fig, ax = plt.subplots()
plt.xlabel('Students count')
plt.ylabel('Obtained marks')
ax.scatter(df['students_count'], df['marks'], c=df['color'])
plt.show()
আউটপুট
