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 প্লটগুলি 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 পারেpip 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 একটি একক প্লটে 3টি ভিন্ন ডেটা সেট প্লট করতে Matplotlib ব্যবহার করা যেতে পারে -
উদাহরণ
npfig =plt.figure()x =np.linspace(0, 2, 100)fig, ax =plt.subplots()ax.plot(x, x, label=' হিসাবেimport matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
fig = plt.figure()
x = np.linspace(0, 2, 100)
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(x, x, label='linear')
ax.plot(x, x**2, label='quadratic')
ax.plot(x, x**3, label='cubic')
ax.set_xlabel('x label name')
ax.set_ylabel('y label name')
ax.set_title("My Plot")
ax.legend() আউটপুট
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।
-
ডেটা NumPy প্যাকেজ ব্যবহার করে তৈরি করা হয়।
-
'সাবপ্লট' ফাংশনটি তিনটি ভিন্ন প্লটের রূপরেখা তৈরি করতে ব্যবহৃত হয়।
-
তিনটি ডেটাসেটের প্রতিটির জন্য প্লটের ধরন সংজ্ঞায়িত করা হয়েছে৷
৷ -
'X' এবং 'Y' অক্ষের জন্য লেবেল সংজ্ঞায়িত করা হয়েছে।
-
প্লটের শিরোনাম সংজ্ঞায়িত করা হয়েছে, এবং এটি কনসোলে দেখানো হয়েছে।
