Matplotlib میں فگر سائز کو ایڈجسٹ کرنا: ازگر کے صارفین کے لیے ایک گائیڈ

ازگر میں میٹپلوٹلیب کے اعداد و شمار کا سائز تبدیل کرنا

Matplotlib Python میں ایک طاقتور پلاٹنگ لائبریری ہے، جو وسیع پیمانے پر جامد، متحرک اور انٹرایکٹو ویژولائزیشن بنانے کے لیے استعمال ہوتی ہے۔ Matplotlib کے ساتھ کام کرتے وقت ایک عام ضرورت یہ ہے کہ پریزنٹیشنز، رپورٹس، یا ویب صفحات کو بہتر طور پر فٹ کرنے کے لیے اعداد و شمار کے سائز کو ایڈجسٹ کیا جائے۔

Matplotlib میں اعداد و شمار کے سائز کو تبدیل کرنے سے آپ کے پلاٹ کی پڑھنے کی اہلیت اور جمالیات میں اضافہ ہو سکتا ہے۔ یہ گائیڈ آپ کو آپ کے اعداد و شمار کا سائز تبدیل کرنے کے لیے درکار آسان مراحل سے گزرے گا، اس بات کو یقینی بناتے ہوئے کہ آپ کے تصورات آپ کی مخصوص ضروریات اور ترجیحات کو پورا کرتے ہیں۔

کمانڈ	تفصیل
fig, ax = plt.subplots()	ایک نئی شکل اور ذیلی پلاٹوں کا ایک سیٹ بناتا ہے، ایک اعداد و شمار اور محور آبجیکٹ کو لوٹاتا ہے۔
fig.set_size_inches()	فگر کا سائز انچ میں سیٹ کرتا ہے۔ چوڑائی اور اونچائی کو بطور دلیل لیتا ہے۔
ax.plot()	پلاٹ y بمقابلہ x بطور لائنز اور/یا دیئے گئے محور پر مارکر۔
plt.show()	اعداد و شمار کو اس کے تمام عناصر کے ساتھ دکھاتا ہے۔
fig.savefig()	موجودہ اعداد و شمار کو فائل میں محفوظ کرتا ہے۔ 'bbox_inches' آپشن سخت باؤنڈنگ کی اجازت دیتا ہے۔
bbox_inches='tight'	وائٹ اسپیس کو کم کرتے ہوئے، تصویر کے تمام عناصر کو شامل کرنے کے لیے باؤنڈنگ باکس کو ایڈجسٹ کرتا ہے۔

Matplotlib میں فگر ریزائزنگ کو سمجھنا

پہلا اسکرپٹ یہ ظاہر کرتا ہے کہ میٹپلوٹلیب میں کسی اعداد و شمار کے سائز کو کس طرح ایڈجسٹ کیا جائے۔ کتب خانہ۔ حکم ایک نئی شکل اور ذیلی پلاٹوں کا ایک سیٹ بناتا ہے۔ یہ ضروری ہے کیونکہ یہ پلاٹنگ ایریا کو شروع کرتا ہے۔ حکم اعداد و شمار کا سائز 10 انچ چوڑائی اور 5 انچ اونچائی پر سیٹ کرتا ہے، پلاٹ کے طول و عرض کو کنٹرول کرنے کا ایک آسان اور براہ راست طریقہ فراہم کرتا ہے۔ دی ax.plot([1, 2, 3, 4], [10, 20, 25, 30]) کمانڈ ابتدائی محور پر ایک بنیادی لائن گراف تیار کرتا ہے۔ آخر میں، کمانڈ اعداد و شمار کو اس کے تمام عناصر کے ساتھ دکھاتا ہے، جس سے آپ سائز میں ہونے والی تبدیلیوں کا بصری طور پر معائنہ کر سکتے ہیں۔

دوسرا اسکرپٹ متحرک سائز تبدیل کرنے کی صلاحیتوں کو شامل کرکے پہلے کو بڑھاتا ہے۔ کے ساتھ اعداد و شمار اور محور بنانے کے بعد ، اسکرپٹ متحرک طور پر استعمال کرتے ہوئے اعداد و شمار کا سائز سیٹ کرتا ہے۔ اور ، اور پھر ان اقدار کو لاگو کرنا fig.set_size_inches(width, height). یہ نقطہ نظر متغیر ان پٹ کی بنیاد پر سائز کو ایڈجسٹ کرنا آسان بناتا ہے۔ مزید برآں، اسکرپٹ میں شامل ہے۔ تبدیل شدہ شکل کو فائل میں محفوظ کرنے کے لیے۔ دی آپشن اس بات کو یقینی بناتا ہے کہ محفوظ کردہ اعداد و شمار میں تمام عناصر شامل ہوں بغیر اضافی وائٹ اسپیس کے، جو اسے رپورٹس یا پریزنٹیشنز میں سرایت کرنے کے لیے موزوں بناتا ہے۔

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 اعداد و شمار کا سائز تبدیل کرنے کے لیے جدید تکنیک

بنیادی سائز تبدیل کرنے کے علاوہ، Matplotlib اعداد و شمار کے طول و عرض کو حسب ضرورت بنانے کے لیے جدید تکنیک پیش کرتا ہے۔ ایسا ہی ایک طریقہ استعمال کرنا شامل ہے۔ پیرامیٹر براہ راست کے اندر اندر فنکشن یہ آپ کو تخلیق کے مرحلے پر اعداد و شمار کا سائز سیٹ کرنے کی اجازت دیتا ہے، جس سے طول و عرض کے انتظام کے لیے ایک صاف ستھرا نقطہ نظر ملتا ہے۔ مثال کے طور پر، 12 انچ کی چوڑائی اور 6 انچ کی اونچائی کے ساتھ ایک شکل بناتا ہے۔ یہ طریقہ خاص طور پر اس وقت مفید ہے جب آپ کو متواتر طول و عرض کے ساتھ متعدد اعداد و شمار بنانے کی ضرورت ہو۔

ایک اور طاقتور خصوصیت مواد کی بنیاد پر اعداد و شمار کو متحرک طور پر تبدیل کرنے کی صلاحیت ہے۔ یہ منصوبہ بندی سے پہلے مطلوبہ سائز کا حساب لگا کر اور اس کے مطابق اعداد و شمار کو ایڈجسٹ کرکے حاصل کیا جاسکتا ہے۔ مثال کے طور پر، اگر آپ ذیلی پلاٹوں کا گرڈ بنا رہے ہیں، تو آپ ذیلی پلاٹوں کی تعداد اور ان کے انفرادی سائز کی بنیاد پر کل مطلوبہ چوڑائی اور اونچائی کا حساب لگا سکتے ہیں۔ یہ یقینی بناتا ہے کہ آپ کے اعداد و شمار نہ صرف بصری طور پر دلکش ہیں بلکہ پیش کیے جانے والے ڈیٹا کے لیے مناسب سائز بھی ہیں۔

1. میں تخلیق کے مرحلے پر اعداد و شمار کا سائز کیسے مقرر کروں؟
2. استعمال کریں۔ شکل بناتے وقت سائز مقرر کرنے کے لیے۔
3. کیا میں کسی شکل کے بننے کے بعد اس کا سائز تبدیل کر سکتا ہوں؟
4. جی ہاں، آپ استعمال کر سکتے ہیں موجودہ شکل کا سائز تبدیل کرنے کے لیے۔
5. میں کسی فائل میں تبدیل شدہ اعداد و شمار کو کیسے محفوظ کروں؟
6. استعمال کریں۔ تبدیل شدہ شکل کو بچانے کے لیے۔
7. کا مقصد کیا ہے۔ ?
8. یہ یقینی بناتا ہے کہ محفوظ کردہ اعداد و شمار میں اضافی خالی جگہ کے بغیر تمام عناصر شامل ہیں۔
9. میں تبدیل شدہ شکل پر کیسے پلاٹ کروں؟
10. پہلے شکل کا سائز تبدیل کریں، پھر استعمال کریں۔ اپنے پلاٹوں کو شامل کرنے کے لیے۔
11. کیا میں مواد کی بنیاد پر اعداد و شمار کو متحرک طور پر تبدیل کر سکتا ہوں؟
12. ہاں، پلاٹ بنانے اور استعمال کرنے سے پہلے مطلوبہ سائز کا حساب لگائیں۔ .
13. کیا کرتا ہے کیا؟
14. یہ اعداد و شمار کو اس کے تمام عناصر کے ساتھ دکھاتا ہے۔
15. کیا مستقل جہتوں کے ساتھ ذیلی پلاٹ بنانے کا کوئی طریقہ ہے؟
16. جی ہاں، استعمال کریں .
17. میں ذیلی جگہوں کے درمیان وقفہ کاری کو کیسے ایڈجسٹ کروں؟
18. استعمال کریں۔ ذیلی پلاٹوں کے درمیان وقفہ کاری میں ترمیم کرنے کے لیے۔

Matplotlib اعداد و شمار کا سائز تبدیل کرنے کے بارے میں حتمی خیالات

Matplotlib میں اعداد و شمار کا سائز تبدیل کرنا ایک سیدھا سادہ عمل ہے جو آپ کے ڈیٹا ویژولائزیشن کی پیشکش کو نمایاں طور پر بہتر بنا سکتا ہے۔ دستیاب مختلف کمانڈز اور تکنیکوں میں مہارت حاصل کرکے، جیسے اور ، آپ ایسے پلاٹ بنا سکتے ہیں جو فعال اور بصری طور پر دلکش ہوں۔ چاہے آپ اشاعت کے لیے اعداد و شمار تیار کر رہے ہوں یا صرف اپنے ڈیٹا کو سمجھنے میں آسانی پیدا کرنے کی کوشش کر رہے ہوں، کسی بھی Python پروگرامر کے لیے اعداد و شمار کے سائز کو ایڈجسٹ کرنا ایک اہم مہارت ہے۔