मैटप्लॉटलिब विज़ुअलाइज़ेशन बनाने के लिए एक शक्तिशाली पाइथन लाइब्रेरी है। प्लॉट उत्पन्न करना आसान है, लेकिन पठनीयता और प्रस्तुति के लिए उनके आकार को नियंत्रित करना महत्वपूर्ण है। यह लेख मैटप्लॉटलिब प्लॉट के आकार को समायोजित करने के विभिन्न तरीकों का पता लगाता है।
विषयसूची
figure()मेंfigsizeसेट करना- वैश्विक परिवर्तनों के लिए
rcParamsको संशोधित करना set_figheight()औरset_figwidth()का उपयोग करनाset_size_inches()का उपयोग करना- आकृति स्वरूप और
savefig()
1. figure() में figsize सेट करना
सबसे सरल तरीका matplotlib.pyplot.figure() में figsize तर्क निर्दिष्ट करना है। figsize इंच में एक टुपल (चौड़ाई, ऊँचाई) लेता है।
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)
fig = plt.figure(figsize=(10, 6)) # 10 इंच चौड़ा, 6 इंच ऊँचा
ax = fig.add_subplot(111)
ax.plot(x, y)
plt.show()
2. वैश्विक परिवर्तनों के लिए rcParams को संशोधित करना
सभी प्लॉट के लिए डिफ़ॉल्ट आकृति आकार बदलने के लिए, rcParams शब्दकोश को संशोधित करें। यह एक डिफ़ॉल्ट आकार सेट करता है जब तक कि इसे ओवरराइड नहीं किया जाता है।
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib as mpl
import numpy as np
mpl.rcParams['figure.figsize'] = (8, 4) # डिफ़ॉल्ट: 8x4 इंच
x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.cos(x)
plt.plot(x, y)
plt.show()
3. set_figheight() और set_figwidth() का उपयोग करना
आकृति ऑब्जेक्ट के set_figheight() और set_figwidth() विधियों का उपयोग करके आकृति निर्माण के बाद आकार को समायोजित करें।
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.exp(-x)
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
ax.plot(x, y)
fig.set_figheight(5) # 5 इंच ऊँचा
fig.set_figwidth(12) # 12 इंच चौड़ा
plt.show()
4. set_size_inches() का उपयोग करना
set_size_inches() आयाम बदलने का एक संक्षिप्त तरीका प्रदान करता है, जो एक (चौड़ाई, ऊँचाई) टुपल लेता है।
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.linspace(0, 10, 100)
y = x**2
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
ax.plot(x, y)
fig.set_size_inches(7, 3) # 7x3 इंच
plt.show()
5. आकृति स्वरूप और savefig()
आकृति स्वरूप (PNG, PDF, SVG) सहेजे गए आउटपुट आकार को प्रभावित करता है। उच्च-रिज़ॉल्यूशन स्वरूप (SVG) स्केलेबल होते हैं। स्वरूप और रिज़ॉल्यूशन (dpi) को नियंत्रित करने के लिए savefig() का उपयोग करें।
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# ... (आपका प्लॉटिंग कोड) ...
plt.savefig("myplot.png", dpi=300) # उच्च-रिज़ॉल्यूशन PNG
plt.savefig("myplot.pdf") # वेक्टर स्वरूप
plt.savefig("myplot.svg") # वेक्टर स्वरूप
ये विधियाँ स्पष्ट और दृष्टिगत रूप से आकर्षक विज़ुअलाइज़ेशन के लिए मैटप्लॉटलिब प्लॉट आकारों के प्रबंधन में लचीलापन प्रदान करती हैं।