পাইথনে পুনরাবৃত্তিমূলকভাবে একাধিক প্লট তৈরি করতে কিভাবে Matplotlib ব্যবহার করা যেতে পারে?

Matplotlib হল একটি জনপ্রিয় পাইথন প্যাকেজ যা ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশনের জন্য ব্যবহৃত হয়। ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজ করা একটি মূল পদক্ষেপ কারণ এটি আসলে সংখ্যাগুলি না দেখে এবং জটিল গণনা 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 -

ব্যবহার করে পাইথন উইন্ডোজে ইনস্টল করা যেতে পারে

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

আসুন আমরা বুঝতে পারি কিভাবে ম্যাটপ্লটলিব একই প্লটের একাধিক প্লটে পুনরাবৃত্তিমূলকভাবে ব্যবহার করা যেতে পারে -

উদাহরণ

pltfig =plt.figure()fig.subplots_adjust(top=0.8)ax1 =fig.add_subplot(211)ax1.set_ylabel('Y−axis')ax1.set_title হিসাবে

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

fig = plt.figure()
fig.subplots_adjust(top=0.8)
ax1 = fig.add_subplot(211)
ax1.set_ylabel('Y−axis')
ax1.set_title('A simple plot')

t = np.arange(0.0, 1.0, 0.01)
s = np.sin(2*np.pi*t)
line, = ax1.plot(t, s, color='blue', lw=2)
np.random.seed(4567232)

ax2 = fig.add_axes([0.15, 0.1, 0.8, 0.3])
n, bins, patches = ax2.hist(np.random.randn(1000), 50,
                  facecolor='yellow', edgecolor='green')
ax2.set_xlabel('x−label')
plt.show()

আউটপুট

পাইথনে পুনরাবৃত্তিমূলকভাবে একাধিক প্লট তৈরি করতে কিভাবে Matplotlib ব্যবহার করা যেতে পারে?

ব্যাখ্যা

প্রয়োজনীয় প্যাকেজগুলি আমদানি করা হয় এবং এটির উপনাম ব্যবহার সহজ করার জন্য সংজ্ঞায়িত করা হয়৷
'চিত্র' ফাংশন ব্যবহার করে একটি খালি চিত্র তৈরি করা হয়।
'সাবপ্লট' ফাংশনটি গ্রাফ প্লট করার জন্য একটি এলাকা তৈরি করতে ব্যবহৃত হয়।
ডাটা মান NumPy লাইব্রেরি ব্যবহার করে তৈরি করা হয়।
'র্যান্ডম' লাইব্রেরির 'সিড' ফাংশন ডেটা পয়েন্ট তৈরি করতে ব্যবহৃত হয়।
নতুন তৈরি প্লটে আরেকটি নতুন সাবপ্লট তৈরি করতে 'add_subplot' ব্যবহার করা হয়।
ডেটা 'প্লট' ফাংশন ব্যবহার করে প্লট করা হয়।
set_xlabel, set_ylabel এবং set_title ফাংশনগুলি 'X' অক্ষ, 'Y' অক্ষ এবং শিরোনামের জন্য লেবেল প্রদান করতে ব্যবহৃত হয়।
এটি 'শো' ফাংশন ব্যবহার করে কনসোলে দেখানো হয়।