आप Matplotlib में इटैलिक फ़ॉन्ट बनाने के लिए स्टाइल तर्क का उपयोग कर सकते हैं। यह तर्क आमतौर पर Matplotlib में शीर्षकों और एनोटेट पाठ के साथ प्रयोग किया जाता है: विधि 1: शीर्षक में इटैलिक फ़ॉन्ट का उपयोग करें plt....
आप पांडा में किसी प्लॉट की आकृति के आकार को तुरंत समायोजित करने के लिए अंजीर आकार पैरामीटर का उपयोग कर सकते हैं: df. plot . scatter (x=' x ' , y=' y ', figsize=( 8,4 )) फिग्साइज़ पैरामीटर का पहला...
तीन-तरफा एनोवा का उपयोग यह निर्धारित करने के लिए किया जाता है कि तीन अलग-अलग कारक प्रतिक्रिया चर को कैसे प्रभावित करते हैं। तीन-तरफ़ा एनोवा एक-तरफ़ा एनोवा (केवल एक कारक के साथ) या दो-तरफ़ा एनोवा (केवल दो कारकों के साथ) की...
आप पांडा डेटाफ़्रेम में खाली कॉलम जोड़ने के लिए निम्नलिखित विधियों का उपयोग कर सकते हैं: विधि 1: रिक्त स्थान के साथ एक खाली कॉलम जोड़ें df[' empty_column '] = "" विधि 2: NaN मानों के साथ एक खाली कॉलम जोड़ें...
आप पांडा डेटाफ़्रेम में स्थिर मान वाला कॉलम जोड़ने के लिए निम्नलिखित विधियों का उपयोग कर सकते हैं: विधि 1: स्थिर मान वाला एक कॉलम जोड़ें df[' new '] = 5 विधि 2: समान स्थिर मान वाले एकाधिक कॉलम जोड़ें df[['...
पांडा में स्टैक्ड बार चार्ट बनाने के लिए आप निम्नलिखित मूल सिंटैक्स का उपयोग कर सकते हैं: df. groupby ([' var1 ', ' var2 ']). size (). unstack (). plot (kind=' bar ', stacked= True ) निम्नलिखित उदाहरण दिखाता है कि...
आप इंडेक्स के बिना पांडा डेटाफ़्रेम को प्रिंट करने के लिए निम्नलिखित विधियों का उपयोग कर सकते हैं: विधि 1: to_string() फ़ंक्शन का उपयोग करें print ( df.to_string (index= False )) विधि 2: मुद्रण से पहले एक रिक्त अनुक्रमणिका बनाएँ df....
आप NumPy सरणी को मानों से भरने के लिए निम्नलिखित विधियों का उपयोग कर सकते हैं: विधि 1: np.full() का उपयोग करें #create NumPy array of length 10 filled with 3's my_array = np. full (10, 3) विधि 2: भरण() का...
आप पांडा डेटाफ़्रेम में एक विशिष्ट अनुक्रमणिका स्थिति में एक पंक्ति सम्मिलित करने के लिए निम्नलिखित मूल वाक्यविन्यास का उपयोग कर सकते हैं: #insert row in between index position 2 and 3 df. loc [ 2.5 ] = value1, value2, value3,...
जब मूल्यों का अनुक्रम बनाने की बात आती है, तो linspace और arange आमतौर पर उपयोग किए जाने वाले दो NumPy फ़ंक्शन हैं। यहाँ दोनों कार्यों के बीच सूक्ष्म अंतर है: linspace आपको चरणों की संख्या निर्दिष्ट करने की अनुमति देता...