Matplotlib হলো পাইথনের একটি জনপ্রিয় ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশন প্যাকেজ। এটি জটিল গণনা না করেই ডেটার প্যাটার্ন বোঝার সুযোগ দেয় এবং পরিমাণগত অন্তর্দৃষ্টি দক্ষতার সাথে 전달 করতে সাহায্য করে। Matplotlib ২-মাত্রিক প্লট তৈরি করতে ব্যবহৃত হয় এবং এর অবজেক্ট-ওরিয়েন্টেড API পাইথন অ্যাপ্লিকেশনে প্লট এম্বেড করতে সহায়তা করে। এটি IPython শেল, Jupyter Notebook, Spyder IDE ইত্যাদির সাথে কম্প্যাটিবল।
Matplotlib পাইথনে লেখা এবং NumPy ব্যবহার করে তৈরি। উইন্ডোজে ইন্সটলেশন:
pip install matplotlib
নির্ভরতা: Python (≥3.4), NumPy, Setuptools, Pyparsing, Libpng, Pytz, FreeType, Six, Cycler, Dateutil
একই ফিগারে একাধিক প্লট (Iterative Plotting)
নিচের উদাহরণে দেখানো হয়েছে কিভাবে একই ফিগারে সাবপ্লট এবং কাস্টম অ্যাক্সেস ব্যবহার করে একাধিক প্লট তৈরি করা যায়।
উদাহরণ
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
fig = plt.figure()
fig.subplots_adjust(top=0.8)
# প্রথম সাবপ্লট (উপরের অংশ)
ax1 = fig.add_subplot(211)
ax1.set_ylabel('Y-অক্ষ')
ax1.set_title('একটি সাধারণ প্লট')
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)
# দ্বিতীয় সাবপ্লট (নিচের অংশ - কাস্টম পজিশন)
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-লেবেল')
plt.show()
আউটপুট
ব্যাখ্যা
প্রয়োজনীয় প্যাকেজগুলো ইমপোর্ট করা হয়েছে।
figure()ফাংশন দিয়ে একটি খালি ফিগার তৈরি করা হয়েছে।subplots_adjust()ব্যবহার করে সাবপ্লটের মাঝপথের স্থান নিয়ন্ত্রণ করা হয়েছে।add_subplot(211)দিয়ে ২ সারি ১ কলামের প্রথম সাবপ্লট তৈরি করা হয়েছে।NumPy ব্যবহার করে সাইন ভ্যাবের ডেটা তৈরি করা হয়েছে।
add_axes([left, bottom, width, height])ব্যবহার করে কাস্টম পজিশনে দ্বিতীয় অ্যাক্সেস তৈরি করা হয়েছে।hist()ফাংশন দিয়ে হিস্টোগ্রাম প্লট করা হয়েছে।set_xlabel,set_ylabel,set_titleব্যবহার করে লেবেল দেওয়া হয়েছে।show()ফাংশন দিয়ে প্লট প্রদর্শন করা হয়েছে।
