ব্যাখ্যা কর কিভাবে Matplotlib Python ব্যবহার করে quiver প্লট তৈরি করা যায়?

Matplotlib হল একটি জনপ্রিয় পাইথন প্যাকেজ যা ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশনের জন্য ব্যবহৃত হয়। ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজ করা একটি গুরুত্বপূর্ণ পদক্ষেপ কারণ এটি আসলে সংখ্যাগুলি না দেখে এবং জটিল গণনাগুলি সম্পাদন না করে ডেটাতে কী চলছে তা বুঝতে সহায়তা করে। এটি দর্শকদের কাছে পরিমাণগত অন্তর্দৃষ্টি কার্যকরভাবে যোগাযোগ করতে সাহায্য করে৷

Matplotlib ডেটা দিয়ে 2 মাত্রিক প্লট তৈরি করতে ব্যবহৃত হয়। এটি একটি অবজেক্ট ওরিয়েন্টেড API এর সাথে আসে যা পাইথন অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে প্লট এম্বেড করতে সহায়তা করে। ম্যাটপ্লটলিব আইপিথন শেল, জুপিটার নোটবুক, স্পাইডার আইডিই ইত্যাদির সাথে ব্যবহার করা যেতে পারে।

এটি পাইথনে লেখা আছে। এটি Numpy ব্যবহার করে তৈরি করা হয়েছে, যা পাইথনের সংখ্যাসূচক পাইথন প্যাকেজ।

নীচের কমান্ড -

pip install matplotlib

Matplotlib-এর নির্ভরতা হল −

Python ( greater than or equal to version 3.4)
NumPy
Setuptools
Pyparsing
Libpng
Pytz
Free type
Six
Cycler
Dateutil

একটি কম্পনেন্ট প্লট বেগ ভেক্টরগুলিকে অ্যারে হিসাবে প্রদর্শন করতে ব্যবহৃত হয় যেখানে যথাক্রমে (x, y) বিন্দুতে (u , v) উপাদান রয়েছে। নিচের কমান্ড −

quiver(x,y,u,v, color)

এখানে, 'x', 'y', 'u' এবং 'v' ডেটার 1−D বা 2−D অনুক্রমের স্থানাঙ্ক হতে পারে

আসুন আমরা বুঝতে পারি কিভাবে ম্যাটপ্লটলিবকে কিউভার প্লট তৈরি করতে ব্যবহার করা যেতে পারে −

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.arange(0, 5.4, 0.5)
y = np.arange(0, 5.4, 0.5)

X, Y = np.meshgrid(x, y)
u = np.cos(X)*Y
v = np.sin(Y)*Y

fig, ax = plt.subplots(figsize =(12, 8))
ax.quiver(X, Y, u, v)

ax.xaxis.set_ticks([])
ax.yaxis.set_ticks([])
ax.axis([−0.7, 2.7, −0.7, 2.7])
ax.set_aspect('equal')

plt.show()

আউটপুট

ব্যাখ্যা

• প্রয়োজনীয় প্যাকেজগুলি আমদানি করা হয়, এবং উপনামযুক্ত৷

  ৷

• NumPy লাইব্রেরি ব্যবহার করে ডেটা তৈরি করা হয়।

• সাইন এবং cos ফাংশন সংজ্ঞায়িত করা হয়।

• প্লটের আকার সংজ্ঞায়িত করা হয়েছে।

• Matplotlib-এ উপস্থিত 'quiver' ফাংশনকে বলা হয়।

• 'শো' ফাংশনটি প্লট প্রদর্শন করতে ব্যবহৃত হয়।