दो चरों के बीच संबंधों को दर्शाने के लिए स्कैटर प्लॉट एक शक्तिशाली उपकरण हैं। हालाँकि, कभी-कभी डेटा बिंदुओं को रेखाओं से जोड़कर विज़ुअलाइज़ेशन को बढ़ाना मददगार होता है, जिससे रुझान और पैटर्न पर ज़ोर दिया जाता है। यह ट्यूटोरियल मैटप्लॉटलिब में इसे प्राप्त करने के कई तरीकों का पता लगाता है, स्पष्टता और सर्वोत्तम प्रथाओं पर ध्यान केंद्रित करता है।
विषयवस्तु की तालिका
- `scatter()` और `plot()` को मिलाना
- `plot()` के साथ रेखा शैलियों को अनुकूलित करना
- `zorder` के साथ परत क्रम को नियंत्रित करना
scatter() और plot() को मिलाना
सबसे सरल तरीका `scatter()` और `plot()` दोनों कार्यों का उपयोग करना है। यह बिंदुओं और जोड़ने वाली रेखाओं की उपस्थिति पर स्वतंत्र नियंत्रण की अनुमति देता है। महत्वपूर्ण रूप से, सुनिश्चित करें कि दोनों तत्वों को सही ढंग से प्रदर्शित करने के लिए `plt.show()` को *दोनों कार्यों के बाद* बुलाया जाता है।
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# नमूना डेटा
x = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
y = np.array([2, 4, 1, 3, 5])
# स्कैटर प्लॉट बनाएँ
plt.scatter(x, y, color='blue', label='डेटा बिंदु')
# बिंदुओं को एक रेखा से जोड़ें
plt.plot(x, y, color='red', linestyle='-', linewidth=2, label='प्रवृत्ति रेखा')
# लेबल और किंवदंती जोड़ें
plt.xlabel("X-अक्ष")
plt.ylabel("Y-अक्ष")
plt.title("जोड़ने वाली रेखा के साथ स्कैटर प्लॉट")
plt.legend()
# प्लॉट दिखाएँ
plt.show()
plot() के साथ रेखा शैलियों को अनुकूलित करना
matplotlib.pyplot.plot() फ़ंक्शन रेखा सौंदर्यशास्त्र पर व्यापक नियंत्रण प्रदान करता है। `linestyle` विशेषता आपको विभिन्न रेखा शैलियों (ठोस, डैश किया हुआ, बिंदीदार, आदि) को निर्दिष्ट करने की अनुमति देती है, जबकि `color` और `linewidth` जैसे अन्य पैरामीटर उपस्थिति को और परिष्कृत करते हैं। मार्करों को सीधे रेखा पर डेटा बिंदुओं को उजागर करने के लिए जोड़ा जा सकता है।
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
y = np.array([2, 4, 1, 3, 5])
plt.plot(x, y, linestyle='--', color='green', marker='o', markersize=8, label='कस्टम रेखा')
plt.xlabel("X-अक्ष")
plt.ylabel("Y-अक्ष")
plt.title("अनुकूलित रेखा प्लॉट")
plt.legend()
plt.show()
zorder के साथ परत क्रम को नियंत्रित करना
`scatter()` और `plot()` को मिलाते समय, ड्राइंग क्रम हमेशा निष्पादन क्रम से मेल नहीं खा सकता है। `zorder` कीवर्ड पैरामीटर प्लॉट तत्वों के स्टैकिंग क्रम को नियंत्रित करता है। उच्च `zorder` मान शीर्ष पर खींचे जाते हैं। यह सुनिश्चित करने के लिए महत्वपूर्ण है कि रेखा पर अतिव्यापी होने पर भी स्कैटर बिंदु स्पष्ट रूप से दिखाई दे रहे हैं।
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
y = np.array([2, 4, 1, 3, 5])
# रेखा पहले प्लॉट की गई, स्कैटर बिंदुओं के पीछे
plt.plot(x, y, zorder=1, color='purple', label='अंतर्निहित प्रवृत्ति')
# स्कैटर बिंदु शीर्ष पर प्लॉट किए गए
plt.scatter(x, y, zorder=2, color='orange', label='डेटा बिंदु')
plt.xlabel("X-अक्ष")
plt.ylabel("Y-अक्ष")
plt.title("zorder के साथ परत क्रम को नियंत्रित करना")
plt.legend()
plt.show()
इन तकनीकों में महारत हासिल करके, आप स्पष्ट, सूचनात्मक और नेत्रहीन आकर्षक दृश्य बना सकते हैं जो आपके डेटा के भीतर व्यक्तिगत डेटा बिंदुओं और समग्र रुझानों दोनों को प्रभावी ढंग से संप्रेषित करते हैं।