మ్యాట్‌ప్లాట్‌లిబ్‌లో ఫిగర్ సైజ్‌ని సర్దుబాటు చేయడం: పైథాన్ వినియోగదారుల కోసం ఒక గైడ్

పైథాన్‌లో మ్యాట్‌ప్లాట్‌లిబ్ బొమ్మల పరిమాణాన్ని మార్చడం

Matplotlib అనేది పైథాన్‌లోని శక్తివంతమైన ప్లాటింగ్ లైబ్రరీ, ఇది స్టాటిక్, యానిమేటెడ్ మరియు ఇంటరాక్టివ్ విజువలైజేషన్‌లను రూపొందించడానికి విస్తృతంగా ఉపయోగించబడుతుంది. Matplotlibతో పని చేస్తున్నప్పుడు ఒక సాధారణ అవసరం ఏమిటంటే, ప్రెజెంటేషన్లు, నివేదికలు లేదా వెబ్ పేజీలకు బాగా సరిపోయేలా బొమ్మల పరిమాణాన్ని సర్దుబాటు చేయడం.

మ్యాట్‌ప్లాట్‌లిబ్‌లో బొమ్మల పరిమాణాన్ని మార్చడం ద్వారా మీ ప్లాట్‌ల రీడబిలిటీ మరియు సౌందర్యాన్ని మెరుగుపరచవచ్చు. ఈ గైడ్ మీ బొమ్మల పరిమాణాన్ని మార్చడానికి అవసరమైన సాధారణ దశల ద్వారా మిమ్మల్ని నడిపిస్తుంది, మీ విజువలైజేషన్‌లు మీ నిర్దిష్ట అవసరాలు మరియు ప్రాధాన్యతలకు అనుగుణంగా ఉండేలా చూస్తుంది.

ఆదేశం	వివరణ
fig, ax = plt.subplots()	కొత్త ఫిగర్ మరియు సబ్‌ప్లాట్‌ల సెట్‌ను సృష్టిస్తుంది, ఫిగర్ మరియు యాక్సిస్ ఆబ్జెక్ట్‌ను అందిస్తుంది.
fig.set_size_inches()	ఫిగర్ పరిమాణాన్ని అంగుళాలలో సెట్ చేస్తుంది. వెడల్పు మరియు ఎత్తును వాదనలుగా తీసుకుంటుంది.
ax.plot()	ప్లాట్లు y వర్సెస్ x ఇచ్చిన అక్షం మీద పంక్తులు మరియు/లేదా గుర్తులుగా.
plt.show()	దాని అన్ని అంశాలతో బొమ్మను ప్రదర్శిస్తుంది.
fig.savefig()	ప్రస్తుత బొమ్మను ఫైల్‌కి సేవ్ చేస్తుంది. 'bbox_inches' ఎంపిక టైట్ బౌండింగ్‌ను అనుమతిస్తుంది.
bbox_inches='tight'	ఫిగర్‌లోని అన్ని ఎలిమెంట్‌లను చేర్చడానికి బౌండింగ్ బాక్స్‌ను సర్దుబాటు చేస్తుంది, వైట్‌స్పేస్‌ను తగ్గిస్తుంది.

మ్యాట్‌ప్లాట్‌లిబ్‌లో ఫిగర్ రీసైజింగ్‌ని అర్థం చేసుకోవడం

Matplotlibలో ఫిగర్ పరిమాణాన్ని ఎలా సర్దుబాటు చేయాలో మొదటి స్క్రిప్ట్ ప్రదర్శిస్తుంది గ్రంధాలయం. ఆదేశం కొత్త ఫిగర్ మరియు సబ్‌ప్లాట్‌ల సమితిని సృష్టిస్తుంది. ఇది ప్లాటింగ్ ప్రాంతాన్ని ప్రారంభించడం వలన ఇది అవసరం. ఆదేశం ఫిగర్ పరిమాణాన్ని 10 అంగుళాల వెడల్పు మరియు 5 అంగుళాల ఎత్తుకు సెట్ చేస్తుంది, ప్లాట్ యొక్క కొలతలను నియంత్రించడానికి సరళమైన మరియు ప్రత్యక్ష మార్గాన్ని అందిస్తుంది. ది ax.plot([1, 2, 3, 4], [10, 20, 25, 30]) కమాండ్ ప్రారంభించబడిన అక్షంపై ప్రాథమిక లైన్ గ్రాఫ్‌ను ప్లాట్ చేస్తుంది. చివరగా, ది కమాండ్ దాని అన్ని అంశాలతో బొమ్మను ప్రదర్శిస్తుంది, పరిమాణంలో మార్పులను దృశ్యమానంగా తనిఖీ చేయడానికి మిమ్మల్ని అనుమతిస్తుంది.

రెండవ స్క్రిప్ట్ డైనమిక్ రీసైజింగ్ సామర్థ్యాలను జోడించడం ద్వారా మొదటిదాన్ని మెరుగుపరుస్తుంది. తో ఫిగర్ మరియు అక్షం సృష్టించిన తర్వాత , స్క్రిప్ట్ ఉపయోగించి ఫిగర్ సైజును డైనమిక్‌గా సెట్ చేస్తుంది మరియు , ఆపై ఈ విలువలను వర్తింపజేయడం fig.set_size_inches(width, height). ఈ విధానం వేరియబుల్ ఇన్‌పుట్‌ల ఆధారంగా పరిమాణాన్ని సర్దుబాటు చేయడం సులభం చేస్తుంది. అదనంగా, స్క్రిప్ట్ కలిగి ఉంటుంది పరిమాణం మార్చబడిన బొమ్మను ఫైల్‌లో సేవ్ చేయడానికి. ది ఐచ్ఛికం సేవ్ చేయబడిన ఫిగర్ అదనపు ఖాళీ లేకుండా అన్ని మూలకాలను కలిగి ఉందని నిర్ధారిస్తుంది, ఇది నివేదికలు లేదా ప్రెజెంటేషన్‌లలో పొందుపరచడానికి అనుకూలంగా ఉంటుంది.

import matplotlib.pyplot as plt
<code># Create a figure and axis
fig, ax = plt.subplots()
<code># Set figure size (width, height) in inches
fig.set_size_inches(10, 5)
<code># Plotting example data
ax.plot([1, 2, 3, 4], [10, 20, 25, 30])
<code># Show the plot
plt.show()

import matplotlib.pyplot as plt
<code># Create a figure and axis
fig, ax = plt.subplots()
<code># Set figure size dynamically
width = 8
height = 6
fig.set_size_inches(width, height)
<code># Plotting example data
ax.plot([1, 2, 3, 4], [10, 20, 25, 30])
<code># Save the plot with the specified size
fig.savefig('resized_figure.png', bbox_inches='tight')

Matplotlib బొమ్మల పునఃపరిమాణం కోసం అధునాతన సాంకేతికతలు

ప్రాథమిక పునఃపరిమాణం కాకుండా, Matplotlib ఫిగర్ కొలతలను అనుకూలీకరించడానికి అధునాతన పద్ధతులను అందిస్తుంది. అటువంటి పద్ధతిని ఉపయోగించడంలో ఒకటి నేరుగా లోపల పరామితి ఫంక్షన్. డైమెన్షన్ మేనేజ్‌మెంట్‌కు క్లీనర్ విధానాన్ని అందించడం ద్వారా సృష్టి దశలో ఫిగర్ సైజ్‌ని సెట్ చేయడానికి ఇది మిమ్మల్ని అనుమతిస్తుంది. ఉదాహరణకి, 12 అంగుళాల వెడల్పు మరియు 6 అంగుళాల ఎత్తుతో బొమ్మను సృష్టిస్తుంది. మీరు స్థిరమైన కొలతలతో బహుళ బొమ్మలను సృష్టించాల్సిన అవసరం వచ్చినప్పుడు ఈ పద్ధతి ప్రత్యేకంగా ఉపయోగపడుతుంది.

కంటెంట్ ఆధారంగా బొమ్మలను డైనమిక్‌గా పరిమాణాన్ని మార్చగల సామర్థ్యం మరొక శక్తివంతమైన లక్షణం. ప్లాట్ చేయడానికి ముందు కావలసిన పరిమాణాన్ని లెక్కించడం ద్వారా మరియు తదనుగుణంగా బొమ్మను సర్దుబాటు చేయడం ద్వారా దీనిని సాధించవచ్చు. ఉదాహరణకు, మీరు సబ్‌ప్లాట్‌ల గ్రిడ్‌ను ప్లాట్ చేస్తుంటే, సబ్‌ప్లాట్‌ల సంఖ్య మరియు వాటి వ్యక్తిగత పరిమాణాల ఆధారంగా అవసరమైన మొత్తం వెడల్పు మరియు ఎత్తును మీరు లెక్కించవచ్చు. ఇది మీ బొమ్మలు దృశ్యమానంగా ఆకర్షణీయంగా ఉండటమే కాకుండా ప్రదర్శించబడే డేటాకు తగిన పరిమాణంలో ఉన్నాయని నిర్ధారిస్తుంది.

1. సృష్టి దశలో ఫిగర్ సైజ్‌ని ఎలా సెట్ చేయాలి?
2. వా డు బొమ్మను సృష్టించేటప్పుడు పరిమాణాన్ని సెట్ చేయడానికి.
3. బొమ్మను సృష్టించిన తర్వాత నేను దాని పరిమాణాన్ని మార్చవచ్చా?
4. అవును, మీరు ఉపయోగించవచ్చు ఇప్పటికే ఉన్న ఫిగర్ పరిమాణాన్ని మార్చడానికి.
5. పరిమాణం మార్చబడిన బొమ్మను నేను ఫైల్‌లో ఎలా సేవ్ చేయాలి?
6. వా డు పరిమాణం మార్చబడిన బొమ్మను సేవ్ చేయడానికి.
7. ప్రయోజనం ఏమిటి ?
8. ఇది సేవ్ చేయబడిన ఫిగర్ అదనపు ఖాళీ లేకుండా అన్ని మూలకాలను కలిగి ఉండేలా చేస్తుంది.
9. పరిమాణం మార్చబడిన బొమ్మపై నేను ఎలా ప్లాట్ చేయాలి?
10. మొదట ఫిగర్ పరిమాణాన్ని మార్చండి, ఆపై ఉపయోగించండి మీ ప్లాట్లను జోడించడానికి.
11. నేను కంటెంట్ ఆధారంగా బొమ్మలను డైనమిక్‌గా పరిమాణాన్ని మార్చవచ్చా?
12. అవును, ప్లాట్లు మరియు ఉపయోగం ముందు అవసరమైన పరిమాణాన్ని లెక్కించండి .
13. దేనిని చేస్తావా?
14. ఇది దాని అన్ని అంశాలతో బొమ్మను ప్రదర్శిస్తుంది.
15. స్థిరమైన కొలతలతో సబ్‌ప్లాట్‌లను రూపొందించడానికి మార్గం ఉందా?
16. అవును, ఉపయోగించండి .
17. సబ్‌ప్లాట్‌ల మధ్య అంతరాన్ని నేను ఎలా సర్దుబాటు చేయాలి?
18. వా డు సబ్‌ప్లాట్‌ల మధ్య అంతరాన్ని సవరించడానికి.

Matplotlib గణాంకాలను పునఃపరిమాణం చేయడంపై తుది ఆలోచనలు

Matplotlibలో బొమ్మల పరిమాణాన్ని మార్చడం అనేది మీ డేటా విజువలైజేషన్ల ప్రెజెంటేషన్‌ను గణనీయంగా మెరుగుపరచగల సరళమైన ప్రక్రియ. అందుబాటులో ఉన్న వివిధ కమాండ్‌లు మరియు టెక్నిక్‌లను మాస్టరింగ్ చేయడం ద్వారా మరియు , మీరు ఫంక్షనల్ మరియు దృశ్యపరంగా ఆకర్షణీయంగా ఉండే ప్లాట్‌లను సృష్టించవచ్చు. మీరు ప్రచురణ కోసం బొమ్మలను సిద్ధం చేస్తున్నా లేదా మీ డేటాను సులభంగా అర్థం చేసుకోవడానికి ప్రయత్నిస్తున్నా, ఫిగర్ పరిమాణాన్ని సర్దుబాటు చేయడం అనేది ఏ పైథాన్ ప్రోగ్రామర్‌కైనా కీలకమైన నైపుణ్యం.