मैटप्लॉटलिब शीर्षक में महारथ: एक व्यापक मार्गदर्शिका
यह मार्गदर्शिका आपके मैटप्लॉटलिब प्लॉट में शीर्षक जोड़ने की कला में तल्लीन करती है, आपके विज़ुअलाइज़ेशन को बढ़ाने के लिए विभिन्न तकनीकों और परिदृश्यों को कवर करती है। हम एकल शीर्षक जोड़ना, बेहतर स्पष्टता के लिए कई शीर्षक जोड़ना और यहां तक कि प्लॉट क्षेत्र के भीतर सीधे शीर्षक रखना भी देखेंगे। आइए शुरू करते हैं!
विषय-सूची:
- एकल शीर्षक जोड़ना
- कई शीर्षकों के साथ कार्य करना
- प्लॉट क्षेत्र के अंदर शीर्षकों की स्थिति निर्धारित करना
1. एकल शीर्षक जोड़ना
शीर्षक जोड़ने का सबसे सरल तरीका set_title() विधि का उपयोग करना है। यह विधि सीधे कुल्हाड़ी ऑब्जेक्ट पर काम करती है, जो कई उप-प्लॉट से निपटने के दौरान महत्वपूर्ण है। याद रखें कि एक आकृति में कई कुल्हाड़ियाँ (उप-प्लॉट) हो सकती हैं।
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# नमूना डेटा
x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)
# प्लॉट बनाएँ
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(x, y)
# शीर्षक सेट करें
ax.set_title('Sine Wave')
# शीर्षक की उपस्थिति को अनुकूलित करें
ax.set_title('Sine Wave', fontsize=16, fontweight='bold', color='blue', loc='left')
# प्लॉट प्रदर्शित करें
plt.show()
यह कोड एक अनुकूलित शीर्षक के साथ एक साइन वेव प्लॉट उत्पन्न करता है। इष्टतम दृश्य अपील के लिए fontsize, fontweight, color और loc (स्थान – डिफ़ॉल्ट रूप से ‘center’) के साथ प्रयोग करें।
2. कई शीर्षकों के साथ कार्य करना
कभी-कभी, एक शीर्षक पर्याप्त नहीं होता है। आपको संपूर्ण आकृति के लिए एक मुख्य शीर्षक और उप-प्लॉट के लिए अलग-अलग शीर्षक, या शायद एक मुख्य शीर्षक और एक उपशीर्षक की आवश्यकता हो सकती है। उप-प्लॉट का उपयोग करके कई शीर्षकों को कैसे संभालना है, यह यहां बताया गया है:
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# नमूना डेटा (पहले जैसा ही)
x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)
fig, axes = plt.subplots(2, 2)
# प्रत्येक उप-प्लॉट पर डेटा प्लॉट करें और व्यक्तिगत शीर्षक सेट करें
axes[0, 0].plot(x, y)
axes[0, 0].set_title('Subplot 1')
axes[0, 1].plot(x, y**2)
axes[0, 1].set_title('Subplot 2')
axes[1, 0].plot(x, np.cos(x))
axes[1, 0].set_title('Subplot 3')
axes[1, 1].plot(x, np.exp(x))
axes[1, 1].set_title('Subplot 4')
# संपूर्ण आकृति के लिए एक मुख्य शीर्षक जोड़ें
fig.suptitle('Multiple Subplots', fontsize=18)
# सुनिश्चित करें कि शीर्षक ओवरलैप नहीं होते हैं
plt.tight_layout()
plt.show()
यह चार उप-प्लॉट के साथ एक आकृति बनाता है, प्रत्येक का अपना शीर्षक है, और एक मुख्य शीर्षक है। plt.tight_layout() अतिव्यापी तत्वों को रोकता है। उप-शीर्षकों के लिए, set_title() स्ट्रिंग के भीतर न्यूलाइन वर्ण (`n`) का उपयोग करें।
3. प्लॉट क्षेत्र के अंदर शीर्षकों की स्थिति निर्धारित करना
प्लॉट क्षेत्र के भीतर सीधे शीर्षक जोड़ने के लिए एक अलग दृष्टिकोण की आवश्यकता होती है। हम कुल्हाड़ियों के भीतर सटीक निर्देशांक पर पाठ रखने के लिए text() फ़ंक्शन का लाभ उठाते हैं।
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# नमूना डेटा (पहले जैसा ही)
x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(x, y)
# प्लॉट के अंदर टेक्स्ट जोड़ें
ax.text(5, 0.5, 'Title Inside Plot', fontsize=14, ha='center', va='center', bbox=dict(facecolor='white', alpha=0.8))
plt.show()
ax.text(5, 0.5, ... ) x=5, y=0.5 (डेटा निर्देशांक) पर पाठ जोड़ता है। ha='center' और va='center' पाठ को केंद्रित करते हैं। bbox पठनीयता के लिए एक सफेद पृष्ठभूमि बॉक्स जोड़ता है। अपनी डेटा सीमा के आधार पर निर्देशांक समायोजित करें।
यह मार्गदर्शिका मैटप्लॉटलिब शीर्षकों में महारत हासिल करने के लिए एक मजबूत आधार प्रदान करती है। विभिन्न अनुकूलन के साथ प्रयोग करें और उन्नत सुविधाओं के लिए मैटप्लॉटलिब प्रलेखन देखें। हैप्पी प्लॉटिंग!