Difference between revisions of "Python/C2/Other-types-of-plots/Hindi"
From Script | Spoken-Tutorial
PoojaMoolya (Talk | contribs) |
|||
| Line 1: | Line 1: | ||
{| border=1 | {| border=1 | ||
| − | ! | + | !Time |
!Narration | !Narration | ||
|- | |- | ||
| − | | | + | | 00:01 |
|नमस्कार दोस्तों अन्य प्रकार के प्लॉट्स पर ट्यूटोरियल में आपका स्वागत है। | |नमस्कार दोस्तों अन्य प्रकार के प्लॉट्स पर ट्यूटोरियल में आपका स्वागत है। | ||
|- | |- | ||
| − | | | + | | 00:06 |
|अभी तक हमने केवल एक प्रकार की प्लॉटिंग देखी है। | |अभी तक हमने केवल एक प्रकार की प्लॉटिंग देखी है। | ||
|- | |- | ||
| − | | | + | | 00:10 |
|अतः इस ट्यूटोरियल में हम कुछ और प्रकार के प्लॉट्स देखेंगे। | |अतः इस ट्यूटोरियल में हम कुछ और प्रकार के प्लॉट्स देखेंगे। | ||
|- | |- | ||
| − | | | + | | 00:16 |
|इस ट्यूटोरियल के अंत होने पर, आप निम्न करने में सक्षम होंगे | |इस ट्यूटोरियल के अंत होने पर, आप निम्न करने में सक्षम होंगे | ||
| Line 25: | Line 25: | ||
|- | |- | ||
| − | | | + | |00:29 |
|अतः चलिए स्कैटर प्लॉट से शुरू करते हैं। | |अतः चलिए स्कैटर प्लॉट से शुरू करते हैं। | ||
|- | |- | ||
| − | | | + | | 00:33 |
|इस ट्यूटोरियल को शुरू करने से पहले, हम आपको सलाह देते हैं कि फाइल्स से डेटा लोड करने पर और डेटा प्लॉट करने पर ट्यूटोरियल पूरा कर लें। | |इस ट्यूटोरियल को शुरू करने से पहले, हम आपको सलाह देते हैं कि फाइल्स से डेटा लोड करने पर और डेटा प्लॉट करने पर ट्यूटोरियल पूरा कर लें। | ||
|- | |- | ||
| − | | | + | | 00:42 |
|स्कैटर प्लॉट में, डेटा बिन्दुओं के एक समूह की तरह प्रदर्शित होता है, जहाँ प्रत्येक बिंदु उसकी स्थिति क्रमशः क्षैतिज अक्ष रेखा और लम्बवत अक्ष रेखा पर निर्धारित करता है। | |स्कैटर प्लॉट में, डेटा बिन्दुओं के एक समूह की तरह प्रदर्शित होता है, जहाँ प्रत्येक बिंदु उसकी स्थिति क्रमशः क्षैतिज अक्ष रेखा और लम्बवत अक्ष रेखा पर निर्धारित करता है। | ||
|- | |- | ||
| − | | | + | | 00:54 |
|इस प्रकार के प्लॉट को स्कैटर चार्ट, स्कैटर डायग्राम या स्कैटर ग्राफ भी कहते हैं। | |इस प्रकार के प्लॉट को स्कैटर चार्ट, स्कैटर डायग्राम या स्कैटर ग्राफ भी कहते हैं। | ||
|- | |- | ||
| − | | | + | | 01:01 |
|इससे पहले कि हम आगे जाएँ, अपना आईपाइथन इन्टरप्रेटर शुरू करते हैं। | |इससे पहले कि हम आगे जाएँ, अपना आईपाइथन इन्टरप्रेटर शुरू करते हैं। | ||
|- | |- | ||
| − | | | + | |01:06 |
|अतः टाइप करें ipython hypen pylab | |अतः टाइप करें ipython hypen pylab | ||
|- | |- | ||
| − | | | + | | 01:13 |
|एक स्कैटर प्लॉट बनाएँ जो कम्पनी A के लिए वर्ष 2000-2010 तक के लिए लाभ प्रतिशत दर्शाए। | |एक स्कैटर प्लॉट बनाएँ जो कम्पनी A के लिए वर्ष 2000-2010 तक के लिए लाभ प्रतिशत दर्शाए। | ||
|- | |- | ||
| − | | | + | | 01:22 |
|इसके लिए डेटा फाइल company-a-data.txt में उपलब्ध है। | |इसके लिए डेटा फाइल company-a-data.txt में उपलब्ध है। | ||
|- | |- | ||
| − | | | + | |01:33 |
|टाइप करें, cat space slash home slash fossee bacslash other-plot slash company-a-data.txt एंटर। | |टाइप करें, cat space slash home slash fossee bacslash other-plot slash company-a-data.txt एंटर। | ||
|- | |- | ||
| − | | | + | | 01:50 |
|डेटा फाइल में दो लाइनें हैं जिसमें प्रत्येक लाइन में वैल्यूज़ का एक समूह है, पहली लाइन वर्षों को दर्शाती है और दूसरी लाइन लाभ प्रतिशतों को दर्शाती है। | |डेटा फाइल में दो लाइनें हैं जिसमें प्रत्येक लाइन में वैल्यूज़ का एक समूह है, पहली लाइन वर्षों को दर्शाती है और दूसरी लाइन लाभ प्रतिशतों को दर्शाती है। | ||
|- | |- | ||
| − | | | + | | 02:02 |
|स्कैटर प्लॉट बनाने के लिए, हमें loadtxt कमांड का इस्तेमाल करके फाइल से डेटा लोड करने की आवश्यकता है। | |स्कैटर प्लॉट बनाने के लिए, हमें loadtxt कमांड का इस्तेमाल करके फाइल से डेटा लोड करने की आवश्यकता है। | ||
|- | |- | ||
| − | | | + | |02:10 |
|टाइप करें, year,profit = loadtxt within bracket in single quote slash home slash fossee slash other-plot slash company-a-data.txt comma dtype=type in bracket int() एंटर दबाएँ। | |टाइप करें, year,profit = loadtxt within bracket in single quote slash home slash fossee slash other-plot slash company-a-data.txt comma dtype=type in bracket int() एंटर दबाएँ। | ||
|- | |- | ||
| − | | | + | | 02:52 |
|डिफ़ॉल्ट रूप से loadtxt वैल्यू को फ्लॉट में बदलता है। | |डिफ़ॉल्ट रूप से loadtxt वैल्यू को फ्लॉट में बदलता है। | ||
|- | |- | ||
| − | | | + | | 02:57 |
|dtype=type within bracket int() loadtxt में आर्ग्युमेंट वैल्यू को पूर्ण संख्या में बदलता है, जैसा कि हमें ट्यूटोरियल में आगे डेटा पूर्ण संख्या में चाहिए। | |dtype=type within bracket int() loadtxt में आर्ग्युमेंट वैल्यू को पूर्ण संख्या में बदलता है, जैसा कि हमें ट्यूटोरियल में आगे डेटा पूर्ण संख्या में चाहिए। | ||
|- | |- | ||
| − | | | + | | 03:11 |
|अब स्कैटर ग्राफ बनाने के लिए हम फंक्शन scatter() इस्तेमाल करेंगे। | |अब स्कैटर ग्राफ बनाने के लिए हम फंक्शन scatter() इस्तेमाल करेंगे। | ||
|- | |- | ||
| − | | | + | |03:18 |
|टाइप करें, scatter within bracket year comma profit और एंटर दबाएँ। | |टाइप करें, scatter within bracket year comma profit और एंटर दबाएँ। | ||
|- | |- | ||
| − | | | + | | 03:32 |
|ध्यान दें, कि scatter() फंक्शन को हमने दो आर्ग्यूमेंट्स पास किये हैं, पहला x-coordinate में वैल्यूज़ वर्ष हैं, और दूसरा y-coordinate वैल्यूज़, लाभ प्रतिशत हैं। | |ध्यान दें, कि scatter() फंक्शन को हमने दो आर्ग्यूमेंट्स पास किये हैं, पहला x-coordinate में वैल्यूज़ वर्ष हैं, और दूसरा y-coordinate वैल्यूज़, लाभ प्रतिशत हैं। | ||
|- | |- | ||
| − | | | + | | 03:57 |
|लाल ईंट मार्कर्स के साथ कम्पनी a-data.txt में जो डेटा है उसका एक स्कैटर प्लॉट बनाएँ। | |लाल ईंट मार्कर्स के साथ कम्पनी a-data.txt में जो डेटा है उसका एक स्कैटर प्लॉट बनाएँ। | ||
|- | |- | ||
| − | | | + | | 04:09 |
|यहाँ पर विडियो रोकें, निम्न अभ्यास की कोशिश करें और विडियो पुनः चलायें। | |यहाँ पर विडियो रोकें, निम्न अभ्यास की कोशिश करें और विडियो पुनः चलायें। | ||
|- | |- | ||
| − | | | + | | 04:17 |
|अब उसी डेटा के लिए एक अन्य प्रकार का प्लॉट देखते हैं, पाई चार्ट। | |अब उसी डेटा के लिए एक अन्य प्रकार का प्लॉट देखते हैं, पाई चार्ट। | ||
|- | |- | ||
| − | | | + | | 04:40 |
|एक पाई चार्ट या एक वृत्त ग्राफ एक वृत्ताकार ग्राफ है, जो त्रिज्य खंडों में विभाजित है, जो अनुपात स्पष्ट करता है। | |एक पाई चार्ट या एक वृत्त ग्राफ एक वृत्ताकार ग्राफ है, जो त्रिज्य खंडों में विभाजित है, जो अनुपात स्पष्ट करता है। | ||
|- | |- | ||
| − | | | + | | 04:49 |
|फाइल company-a-data.tx के ही डेटा के साथ एक पाई चार्ट बनाएँ, जो कम्पनी A के लाभ प्रतिशत को दर्शाए। | |फाइल company-a-data.tx के ही डेटा के साथ एक पाई चार्ट बनाएँ, जो कम्पनी A के लाभ प्रतिशत को दर्शाए। | ||
|- | |- | ||
| − | | | + | | 05:00 |
|अतः उस डेटा को फिर से इस्तेमाल करें, जिसे हमने पहले फाइल से लोड किया था। | |अतः उस डेटा को फिर से इस्तेमाल करें, जिसे हमने पहले फाइल से लोड किया था। | ||
|- | |- | ||
| − | | | + | | 05:11 |
|हम फंक्शन pie() का इस्तेमाल करके पाई चार्ट बना सकते हैं। | |हम फंक्शन pie() का इस्तेमाल करके पाई चार्ट बना सकते हैं। | ||
|- | |- | ||
| − | | | + | |05:15 |
|अतः टाइप करें, pie within bracket profit comma labels=year | |अतः टाइप करें, pie within bracket profit comma labels=year | ||
|- | |- | ||
| − | | | + | |05:29 |
|ध्यान दें, हमने फंक्शन pie() में दो आर्ग्यूमेंट्स पास किये हैं। | |ध्यान दें, हमने फंक्शन pie() में दो आर्ग्यूमेंट्स पास किये हैं। | ||
|- | |- | ||
| − | | | + | | 05:33 |
|पहला वैल्यूज़ और दूसरा लेबल्स का समूह, जिसे पाई चार्ट में इस्तेमाल करना है। | |पहला वैल्यूज़ और दूसरा लेबल्स का समूह, जिसे पाई चार्ट में इस्तेमाल करना है। | ||
|- | |- | ||
| − | | | + | | 05:38 |
|उसी डेटा के साथ रेड कलर में पाई चार्ट बनाएँ, प्रत्येक वेज के लिए white, red, black, magenta,yellow, blue, green, cyan, yellow, magenta और blue क्रमशः। | |उसी डेटा के साथ रेड कलर में पाई चार्ट बनाएँ, प्रत्येक वेज के लिए white, red, black, magenta,yellow, blue, green, cyan, yellow, magenta और blue क्रमशः। | ||
|- | |- | ||
| − | | | + | | 05:58 |
|यहाँ विडियो रोकें, निम्न अभ्यास करें और विडियो पुनः चलायें। | |यहाँ विडियो रोकें, निम्न अभ्यास करें और विडियो पुनः चलायें। | ||
|- | |- | ||
| − | | | + | | 06:05 |
|अब चलिए बार चार्ट्स देखते हैं। | |अब चलिए बार चार्ट्स देखते हैं। | ||
|- | |- | ||
| − | | | + | | 06:08 |
|बार चार्ट या बार ग्राफ एक चार्ट है, जिसमें वर्गाकार बार्स की लम्बाई उनकी प्रदर्शित वैल्यूज़ के अनुपात में होती है। | |बार चार्ट या बार ग्राफ एक चार्ट है, जिसमें वर्गाकार बार्स की लम्बाई उनकी प्रदर्शित वैल्यूज़ के अनुपात में होती है। | ||
|- | |- | ||
| − | | | + | | 06:19 |
|एक बार चार्ट बनाएँ, जो फाइल company-a-data.txt के ही डेटा के साथ कम्पनी A के लाभ प्रतिशत को दर्शाए। | |एक बार चार्ट बनाएँ, जो फाइल company-a-data.txt के ही डेटा के साथ कम्पनी A के लाभ प्रतिशत को दर्शाए। | ||
|- | |- | ||
| − | | | + | | 06:30 |
|अतः डेटा जिसे हमने फाइल में पहले लोड किया था उसे फिर से इस्तेमाल करते हैं। | |अतः डेटा जिसे हमने फाइल में पहले लोड किया था उसे फिर से इस्तेमाल करते हैं। | ||
|- | |- | ||
| − | | | + | | 06:34 |
| हम बार चार्ट फंक्शन bar() का इस्तेमाल करके और एंटर दबाकर, प्लॉट कर सकते हैं। | | हम बार चार्ट फंक्शन bar() का इस्तेमाल करके और एंटर दबाकर, प्लॉट कर सकते हैं। | ||
|- | |- | ||
| − | | | + | |06:44 |
|अतः इस कोष्ठक के अंदर आप bar , year ,comma profit रख सकते हैं। | |अतः इस कोष्ठक के अंदर आप bar , year ,comma profit रख सकते हैं। | ||
|- | |- | ||
| − | | | + | | 06:52 |
|ध्यान दें, कि फंक्शन bar() को कम से कम दो आर्ग्यूमेंट्स की आवश्यकता है एक x-coordinate में वैल्यूज़ और दूसरा y-coordinate में वैल्यूज़ जिसका इस्तेमाल बार की लम्बाई निर्धारित करने के लिए होगा। | |ध्यान दें, कि फंक्शन bar() को कम से कम दो आर्ग्यूमेंट्स की आवश्यकता है एक x-coordinate में वैल्यूज़ और दूसरा y-coordinate में वैल्यूज़ जिसका इस्तेमाल बार की लम्बाई निर्धारित करने के लिए होगा। | ||
|- | |- | ||
| − | | | + | | 07:05 |
|एक बार चार्ट प्लॉट करें, जो भरा नहीं गया है और जो 45 डिग्री तिरछी लाइनों से बना है, जैसा कि चित्र में प्रदर्शित है। | |एक बार चार्ट प्लॉट करें, जो भरा नहीं गया है और जो 45 डिग्री तिरछी लाइनों से बना है, जैसा कि चित्र में प्रदर्शित है। | ||
|- | |- | ||
| − | | | + | | 07:17 |
|चार्ट के लिए डेटा, फाइल company-a-data.txt से प्राप्त किया जा सकता है। | |चार्ट के लिए डेटा, फाइल company-a-data.txt से प्राप्त किया जा सकता है। | ||
|- | |- | ||
| − | | | + | |07:26 |
|टाइप करें, bar within bracket year comma profit comma fill=False comma hatch= within single quote slash एंटर दबाएँ। | |टाइप करें, bar within bracket year comma profit comma fill=False comma hatch= within single quote slash एंटर दबाएँ। | ||
|- | |- | ||
| − | | | + | |08:05 |
|अब चलिए लॉग-लॉग प्लॉट देखते हैं। | |अब चलिए लॉग-लॉग प्लॉट देखते हैं। | ||
|- | |- | ||
| − | | | + | | 08:10 |
|लॉग-लॉग ग्राफ या लॉग-लॉग प्लॉट, संख्यात्मक डेटा का एक टू- डायमेंश्नल ग्राफ है, जो क्षैतिज और लम्बवत दोनों ही एक्सेस पर लॉगरिद्मिक स्केल्स इस्तेमाल करता है। | |लॉग-लॉग ग्राफ या लॉग-लॉग प्लॉट, संख्यात्मक डेटा का एक टू- डायमेंश्नल ग्राफ है, जो क्षैतिज और लम्बवत दोनों ही एक्सेस पर लॉगरिद्मिक स्केल्स इस्तेमाल करता है। | ||
|- | |- | ||
| − | | | + | | 08:24 |
|अक्ष के नॉन-लिनीयर स्केलिंग के कारण, y = ax b प्रकार का फंक्शन लॉग-लॉग ग्राफ पर एक सीधी रेखा की तरह दिखता है। | |अक्ष के नॉन-लिनीयर स्केलिंग के कारण, y = ax b प्रकार का फंक्शन लॉग-लॉग ग्राफ पर एक सीधी रेखा की तरह दिखता है। | ||
|- | |- | ||
| − | | | + | |08:38 |
| एक-से-बीस तक x के लिए y=5 into x3 का लॉग-लॉग चार्ट प्लॉट करें। | | एक-से-बीस तक x के लिए y=5 into x3 का लॉग-लॉग चार्ट प्लॉट करें। | ||
|- | |- | ||
| − | | | + | | 08:49 |
|इससे पहले कि हम वाकई में प्लॉट करें, इसमें आवश्यक पॉइंट्स का अनुमान करते हैं। | |इससे पहले कि हम वाकई में प्लॉट करें, इसमें आवश्यक पॉइंट्स का अनुमान करते हैं। | ||
|- | |- | ||
| − | | | + | |08:54 |
|x = linspace within brackets 1 comma 20 comma 100 | |x = linspace within brackets 1 comma 20 comma 100 | ||
y = 5 into x into 3 | y = 5 into x into 3 | ||
|- | |- | ||
| − | | | + | | 09:23 |
|लॉग-लॉग फंक्शन का यहाँ सिन्टैक्स है। | |लॉग-लॉग फंक्शन का यहाँ सिन्टैक्स है। | ||
|- | |- | ||
| − | | | + | | 09:28 |
|अब loglog() फंक्शन का इस्तेमाल करके हम लॉग-लॉग चार्ट प्लॉट कर सकते हैं। | |अब loglog() फंक्शन का इस्तेमाल करके हम लॉग-लॉग चार्ट प्लॉट कर सकते हैं। | ||
|- | |- | ||
| − | | | + | |09:34 |
|टाइप करें, loglog within brackets x comma y एंटर दबाएँ। | |टाइप करें, loglog within brackets x comma y एंटर दबाएँ। | ||
|- | |- | ||
| − | | | + | | 09:48 |
|एक सामान्य प्लॉट और लॉग-लॉग प्लॉट के बीच अंतर समझने के लिए फंक्शन plot इस्तेमाल करके एक और लॉग-लॉग प्लॉट बनाते हैं। | |एक सामान्य प्लॉट और लॉग-लॉग प्लॉट के बीच अंतर समझने के लिए फंक्शन plot इस्तेमाल करके एक और लॉग-लॉग प्लॉट बनाते हैं। | ||
|- | |- | ||
| − | | | + | |09:57 |
|अतः टाइप करें, figure within brackets 2 फिर टाइप करें plot within brackets x comma y | |अतः टाइप करें, figure within brackets 2 फिर टाइप करें plot within brackets x comma y | ||
Latest revision as of 11:18, 7 August 2014
| Time | Narration |
|---|---|
| 00:01 | नमस्कार दोस्तों अन्य प्रकार के प्लॉट्स पर ट्यूटोरियल में आपका स्वागत है। |
| 00:06 | अभी तक हमने केवल एक प्रकार की प्लॉटिंग देखी है। |
| 00:10 | अतः इस ट्यूटोरियल में हम कुछ और प्रकार के प्लॉट्स देखेंगे। |
| 00:16 | इस ट्यूटोरियल के अंत होने पर, आप निम्न करने में सक्षम होंगे
|
| 00:29 | अतः चलिए स्कैटर प्लॉट से शुरू करते हैं। |
| 00:33 | इस ट्यूटोरियल को शुरू करने से पहले, हम आपको सलाह देते हैं कि फाइल्स से डेटा लोड करने पर और डेटा प्लॉट करने पर ट्यूटोरियल पूरा कर लें। |
| 00:42 | स्कैटर प्लॉट में, डेटा बिन्दुओं के एक समूह की तरह प्रदर्शित होता है, जहाँ प्रत्येक बिंदु उसकी स्थिति क्रमशः क्षैतिज अक्ष रेखा और लम्बवत अक्ष रेखा पर निर्धारित करता है। |
| 00:54 | इस प्रकार के प्लॉट को स्कैटर चार्ट, स्कैटर डायग्राम या स्कैटर ग्राफ भी कहते हैं। |
| 01:01 | इससे पहले कि हम आगे जाएँ, अपना आईपाइथन इन्टरप्रेटर शुरू करते हैं। |
| 01:06 | अतः टाइप करें ipython hypen pylab |
| 01:13 | एक स्कैटर प्लॉट बनाएँ जो कम्पनी A के लिए वर्ष 2000-2010 तक के लिए लाभ प्रतिशत दर्शाए। |
| 01:22 | इसके लिए डेटा फाइल company-a-data.txt में उपलब्ध है। |
| 01:33 | टाइप करें, cat space slash home slash fossee bacslash other-plot slash company-a-data.txt एंटर। |
| 01:50 | डेटा फाइल में दो लाइनें हैं जिसमें प्रत्येक लाइन में वैल्यूज़ का एक समूह है, पहली लाइन वर्षों को दर्शाती है और दूसरी लाइन लाभ प्रतिशतों को दर्शाती है। |
| 02:02 | स्कैटर प्लॉट बनाने के लिए, हमें loadtxt कमांड का इस्तेमाल करके फाइल से डेटा लोड करने की आवश्यकता है। |
| 02:10 | टाइप करें, year,profit = loadtxt within bracket in single quote slash home slash fossee slash other-plot slash company-a-data.txt comma dtype=type in bracket int() एंटर दबाएँ।
|
| 02:52 | डिफ़ॉल्ट रूप से loadtxt वैल्यू को फ्लॉट में बदलता है। |
| 02:57 | dtype=type within bracket int() loadtxt में आर्ग्युमेंट वैल्यू को पूर्ण संख्या में बदलता है, जैसा कि हमें ट्यूटोरियल में आगे डेटा पूर्ण संख्या में चाहिए। |
| 03:11 | अब स्कैटर ग्राफ बनाने के लिए हम फंक्शन scatter() इस्तेमाल करेंगे। |
| 03:18 | टाइप करें, scatter within bracket year comma profit और एंटर दबाएँ। |
| 03:32 | ध्यान दें, कि scatter() फंक्शन को हमने दो आर्ग्यूमेंट्स पास किये हैं, पहला x-coordinate में वैल्यूज़ वर्ष हैं, और दूसरा y-coordinate वैल्यूज़, लाभ प्रतिशत हैं। |
| 03:57 | लाल ईंट मार्कर्स के साथ कम्पनी a-data.txt में जो डेटा है उसका एक स्कैटर प्लॉट बनाएँ। |
| 04:09 | यहाँ पर विडियो रोकें, निम्न अभ्यास की कोशिश करें और विडियो पुनः चलायें। |
| 04:17 | अब उसी डेटा के लिए एक अन्य प्रकार का प्लॉट देखते हैं, पाई चार्ट। |
| 04:40 | एक पाई चार्ट या एक वृत्त ग्राफ एक वृत्ताकार ग्राफ है, जो त्रिज्य खंडों में विभाजित है, जो अनुपात स्पष्ट करता है। |
| 04:49 | फाइल company-a-data.tx के ही डेटा के साथ एक पाई चार्ट बनाएँ, जो कम्पनी A के लाभ प्रतिशत को दर्शाए। |
| 05:00 | अतः उस डेटा को फिर से इस्तेमाल करें, जिसे हमने पहले फाइल से लोड किया था। |
| 05:11 | हम फंक्शन pie() का इस्तेमाल करके पाई चार्ट बना सकते हैं। |
| 05:15 | अतः टाइप करें, pie within bracket profit comma labels=year
|
| 05:29 | ध्यान दें, हमने फंक्शन pie() में दो आर्ग्यूमेंट्स पास किये हैं। |
| 05:33 | पहला वैल्यूज़ और दूसरा लेबल्स का समूह, जिसे पाई चार्ट में इस्तेमाल करना है। |
| 05:38 | उसी डेटा के साथ रेड कलर में पाई चार्ट बनाएँ, प्रत्येक वेज के लिए white, red, black, magenta,yellow, blue, green, cyan, yellow, magenta और blue क्रमशः। |
| 05:58 | यहाँ विडियो रोकें, निम्न अभ्यास करें और विडियो पुनः चलायें। |
| 06:05 | अब चलिए बार चार्ट्स देखते हैं। |
| 06:08 | बार चार्ट या बार ग्राफ एक चार्ट है, जिसमें वर्गाकार बार्स की लम्बाई उनकी प्रदर्शित वैल्यूज़ के अनुपात में होती है। |
| 06:19 | एक बार चार्ट बनाएँ, जो फाइल company-a-data.txt के ही डेटा के साथ कम्पनी A के लाभ प्रतिशत को दर्शाए। |
| 06:30 | अतः डेटा जिसे हमने फाइल में पहले लोड किया था उसे फिर से इस्तेमाल करते हैं। |
| 06:34 | हम बार चार्ट फंक्शन bar() का इस्तेमाल करके और एंटर दबाकर, प्लॉट कर सकते हैं। |
| 06:44 | अतः इस कोष्ठक के अंदर आप bar , year ,comma profit रख सकते हैं। |
| 06:52 | ध्यान दें, कि फंक्शन bar() को कम से कम दो आर्ग्यूमेंट्स की आवश्यकता है एक x-coordinate में वैल्यूज़ और दूसरा y-coordinate में वैल्यूज़ जिसका इस्तेमाल बार की लम्बाई निर्धारित करने के लिए होगा। |
| 07:05 | एक बार चार्ट प्लॉट करें, जो भरा नहीं गया है और जो 45 डिग्री तिरछी लाइनों से बना है, जैसा कि चित्र में प्रदर्शित है। |
| 07:17 | चार्ट के लिए डेटा, फाइल company-a-data.txt से प्राप्त किया जा सकता है। |
| 07:26 | टाइप करें, bar within bracket year comma profit comma fill=False comma hatch= within single quote slash एंटर दबाएँ। |
| 08:05 | अब चलिए लॉग-लॉग प्लॉट देखते हैं। |
| 08:10 | लॉग-लॉग ग्राफ या लॉग-लॉग प्लॉट, संख्यात्मक डेटा का एक टू- डायमेंश्नल ग्राफ है, जो क्षैतिज और लम्बवत दोनों ही एक्सेस पर लॉगरिद्मिक स्केल्स इस्तेमाल करता है। |
| 08:24 | अक्ष के नॉन-लिनीयर स्केलिंग के कारण, y = ax b प्रकार का फंक्शन लॉग-लॉग ग्राफ पर एक सीधी रेखा की तरह दिखता है। |
| 08:38 | एक-से-बीस तक x के लिए y=5 into x3 का लॉग-लॉग चार्ट प्लॉट करें। |
| 08:49 | इससे पहले कि हम वाकई में प्लॉट करें, इसमें आवश्यक पॉइंट्स का अनुमान करते हैं। |
| 08:54 | x = linspace within brackets 1 comma 20 comma 100
y = 5 into x into 3 |
| 09:23 | लॉग-लॉग फंक्शन का यहाँ सिन्टैक्स है। |
| 09:28 | अब loglog() फंक्शन का इस्तेमाल करके हम लॉग-लॉग चार्ट प्लॉट कर सकते हैं। |
| 09:34 | टाइप करें, loglog within brackets x comma y एंटर दबाएँ। |
| 09:48 | एक सामान्य प्लॉट और लॉग-लॉग प्लॉट के बीच अंतर समझने के लिए फंक्शन plot इस्तेमाल करके एक और लॉग-लॉग प्लॉट बनाते हैं। |
| 09:57 | अतः टाइप करें, figure within brackets 2 फिर टाइप करें plot within brackets x comma y |
| 10:24 | अंतर साफ़ है।तो यह log-log() प्लॉट था। |
| 10:33 | अब हम कुछ और प्लॉट्स देखेंगे और इंटरनेट पर matplotlib के हेल्प को कैसे एक्सेस करें, यह भी देखेंगे। |
| 10:43 | matplotlib के लिए हेल्प matplotlib.sourceforge.net/contents.html से पाया जा सकता है। |
| 10:55 | matplotlib.sourceforge.net slash users slash screenshots.html और matplotlib.sourceforge.net slash gallery.html इस पर भी अन्य प्लॉट्स देखें जा सकते हैं। |
| 11:13 | इसी के साथ हम इस ट्यूटोरियल की समाप्ति की ओर आ गये हैं। इस ट्यूटोरियल में हमने सीखा, कि कैसे |
| 11:20 | 1. scatter() फंक्शन का इस्तेमाल करके एक स्कैटर प्लॉट बनाएँ। |
| 11:22 | 2. pie() फंक्शन का इस्तेमाल करके एक पाई चार्ट बनाएँ। |
| 11:25 | 3. bar() फंक्शन का इस्तेमाल करके एक बार चार्ट बनाएँ। |
| 11:28 | 4. loglog() फंक्शन का इस्तेमाल करके एक लॉग-लॉग ग्राफ बनाएँ। |
| 11:33 | 5. Matplotlib ऑनलाइन हेल्प को एक्सेस करें। |
| 11:42 | अतः यहाँ आपके के लिए कुछ स्वतः निर्धारण सवाल हैं। |
| 11:46 | 1. scatter x comma y comma color=blue marker= d और plot x comma y comma color=b comma marker= d) एक ही चकारी करते हैं। |
| 12:04 | सही है या गलत? |
| 12:07 | 2. लम्बवत रेखा के साथ एक बार चार्ट बनाने के लिए क्या स्टेटमेंट हो सकता है। |
| 12:15 | 1.bar within function x comma y comma color=in single quote w comma hatch= slash |
| 12:27 | 2. bar within bracket x comma y comma fill=False comma hatch=slash slash |
| 12:38 | bar within bracket x comma y comma fill=False comma hatch=in single quote |
| 12:52 | bar within bracket x comma y comma color= within quote w comma hatch=single quote |
| 13:02 | और अब उत्तर हैं, |
| 13:06 | 1. गलत |
| 13:9 | दोनों फंक्शन्स एक ही प्रकार का प्लॉट नहीं बनायेंगे। |
| 13:13 | 2.bar x comma y comma fill=False comma hatch=bar लंबवत्त रेखाछाया के साथ एक बार चार्ट बनाने के लिए सही विकल्प है। |
| 13:31 | आशा है कि आपने इस ट्यूटोरियल का आनन्द उठाया और इसे लाभदायक पाया। मैं रवि कुमार आई आई टी बॉम्बे की तरफ से अब आपसे विदा लेता हूँ। |
| 13:34 | धन्यवाद! |
