Matplotlib में प्लॉट करने के लिए औसत रेखा कैसे जोड़ें

आप Matplotlib में एक प्लॉट में एक औसत रेखा जोड़ने के लिए निम्नलिखित मूल सिंटैक्स का उपयोग कर सकते हैं:

 import matplotlib. pyplot as plt
import numpy as np

#create scatterplot
plt. scatter (df. x , df. y )

#add horizontal line at mean value of y
plt. axhline (y=np. nanmean (df. y ))

ध्यान दें कि एक्सहलाइन प्लॉट में एक क्षैतिज रेखा जोड़ती है और नैनमीन औसत मूल्य (NaN को नजरअंदाज करते हुए) की गणना करता है जहां रेखा रखी जानी चाहिए।

निम्नलिखित उदाहरण दिखाता है कि व्यवहार में इस वाक्यविन्यास का उपयोग कैसे करें।

उदाहरण: Matplotlib में प्लॉट में एक औसत रेखा जोड़ें

मान लीजिए हमारे पास निम्नलिखित पांडा डेटाफ़्रेम हैं:

 import pandas as pd

#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({' x ': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12],
                   ' y ':[2, 5, 6, 5, 7, 8, 10, 12, 10, 9, 11, 15]})

#view first five rows of DataFrame
df. head ()

	x y
0 1 2
1 2 5
2 3 6
3 4 5
4 5 7

हम x बनाम y का स्कैटरप्लॉट बनाने के लिए निम्नलिखित कोड का उपयोग कर सकते हैं और एक क्षैतिज रेखा जोड़ सकते हैं जो औसत y मान का प्रतिनिधित्व करती है:

 import matplotlib. pyplot as plt
import numpy as np

#create scatterplot
plt. scatter (df. x , df. y )

#add horizontal line at mean value of y
plt. axhline (y=np. nanmean (df. y )) 

हम देख सकते हैं कि प्लॉट में 8 के y मान के ठीक ऊपर एक औसत रेखा जोड़ी गई है।

यदि हम औसत y मान की गणना करें, तो हम पाएंगे कि यह 8.333 है:

 #calculate average y-value
n.p. nanmean (df. y )

8.333333333

ध्यान दें कि हम क्रमशः औसत रेखा के रंग , लाइनटाइप और लाइनविड्थ को निर्दिष्ट करने के लिए रंग, लाइनस्टाइल और लाइनविड्थ तर्कों का भी उपयोग कर सकते हैं:

 import matplotlib. pyplot as plt
import numpy as np

#create scatterplot
plt. scatter (df. x , df. y )

#add horizontal line at mean value of y
plt. axhline (y=np. nanmean (df. y ), color=' red ', linestyle=' -- ', linewidth= 3 , label=' Avg ') 

नोट : आप axhline() फ़ंक्शन के लिए पूर्ण ऑनलाइन दस्तावेज़ यहां पा सकते हैं।

अतिरिक्त संसाधन

निम्नलिखित ट्यूटोरियल बताते हैं कि मैटप्लोटलिब में अन्य सामान्य कार्य कैसे करें:

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