Matplotlib হল একটি জনপ্রিয় পাইথন প্যাকেজ যা ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশনে ব্যবহৃত হয়। ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশন একটি গুরুত্বপূর্ণ ধাপ কারণ এটি সংখ্যা দেখতে না করেই ডেটার প্রবণতা বুঝতে সাহায্য করে। এটি দর্শকদের কাছে পরিমাণগত ইনসাইট কার্যকরভাবে যোগাযোগ করতে সাহায্য করে।
Matplotlib ২-ডাইমেনশনাল প্লট তৈরি করতে ব্যবহৃত হয়। এটি অবজেক্ট-ওরিয়েন্টেড API দিয়ে আসে যা পাইথন অ্যাপ্লিকেশনে প্লট এম্বেড করতে সাহায্য করে। Matplotlib IPython শেল, Jupyter Notebook, Spyder IDE ইত্যাদির সাথে ব্যবহার করা যায়। এটি পাইথনে লেখা এবং NumPy ব্যবহার করে তৈরি।
ইনস্টলেশন
pip install matplotlib
নির্ভরতা (Dependencies)
Python (>= 3.4), NumPy, Setuptools, Pyparsing, Libpng, Pytz, Free type, Six, Cycler, Dateutil
উদাহরণ
from mpl_toolkits import mplot3d
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
def my_fun(x, y):
return np.sin(np.sqrt(x ** 4 + y ** 4))
x = np.linspace(-8, 8, 30)
y = np.linspace(-8, 8, 30)
X, Y = np.meshgrid(x, y)
Z = my_fun(X, Y)
fig = plt.figure()
ax = plt.axes(projection='3d')
ax.plot_wireframe(X, Y, Z, color='red')
plt.xlabel('X axis')
plt.ylabel('Y axis')
ax.set_title('A wireframe plot')
plt.show()
আউটপুট
ব্যাখ্যা
- প্রয়োজনীয় প্যাকেজগুলি ইম্পোর্ট করা হয়েছে।
- 'sine' ফাংশন ব্যবহার করে ডেটা জেনারেট করার একটি ফাংশন সংজ্ঞায়িত করা হয়েছে।
- NumPy লাইব্রেরি ব্যবহার করে লাইনস্পেস জেনারেট করা হয়েছে।
- ফাংশন কল করা হয়েছে।
- প্লট সংজ্ঞায়িত করা হয়েছে এবং প্রজেকশন '3d' হিসেবে নির্দিষ্ট করা হয়েছে।
- Matplotlib-র 'plot_wireframe' ফাংশন কল করা হয়েছে।
- 'show' ফাংশন ব্যবহার করে প্লট প্রদর্শন করা হয়েছে।
