Difference between revisions of "Python/C2/Other-types-of-plots/Hindi"
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Revision as of 15:12, 19 June 2013
Visual Cue | Narration |
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0:01 | नमस्कार दोस्तों अन्य प्रकार के प्लॉट्स पर ट्यूटोरियल में आपका स्वागत है। |
0:06 | अभी तक हमने केवल एक प्रकार की प्लॉटिंग देखी है। |
0:10 | अतः इस ट्यूटोरियल में हम कुछ और प्रकार के प्लॉट्स देखेंगे। |
0:16 | इस ट्यूटोरियल के अंत होने पर, आप निम्न करने में सक्षम होंगे
|
0:29 | अतः चलिए स्कैटर प्लॉट से शुरू करते हैं। |
0:33 | 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। |
0:42 | 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। |
0:54 | इस प्रकार के प्लॉट को स्कैटर चार्ट, स्कैटर डायग्राम या स्कैटर ग्राफ भी कहते हैं। |
1:01 | इससे पहले कि हम आगे जाएँ, अपना आईपाइथन इन्टरप्रेटर शुरू करते हैं। |
1:06 | अतः टाइप करें ipython hypen pylab |
1:13 | एक स्कैटर प्लॉट बनाएँ जो कम्पनी A के लिए वर्ष 2000-2010 तक के लिए लाभ प्रतिशत दर्शाए। |
1:22 | इसके लिए डेटा फाइल company-a-data.txt में उपलब्ध है। |
1:33 | टाइप करें, cat space slash home slash fossee bacslash other-plot slash company-a-data.txt एंटर। |
1:50 | 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। |
2:02 | स्कैटर प्लॉट बनाने के लिए, हमें loadtxt कमांड का इस्तेमाल करके फाइल से डेटा लोड करने की आवश्यकता है। |
2:10 | 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।
|
2:52 | डिफ़ॉल्ट रूप से loadtxt वैल्यू को फ्लॉट में बदलता है। |
2:57 | 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। |
3:11 | अब स्कैटर ग्राफ बनाने के लिए हम फंक्शन scatter() इस्तेमाल करेंगे। |
3:18 | टाइप करें, scatter within bracket year comma profit और एंटर दबाएँ। |
3:32 | 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। |
3:57 | लाल ईंट मार्कर्स के साथ कम्पनी a-data.txt में जो डेटा है उसका एक स्कैटर प्लॉट बनाएँ। |
4:09 | यहाँ पर विडियो रोकें, निम्न अभ्यास की कोशिश करें और विडियो पुनः चलायें। |
4:17 | अब उसी डेटा के लिए एक अन्य प्रकार का प्लॉट देखते हैं, पाई चार्ट। |
4:40 | एक पाई चार्ट या एक वृत्त ग्राफ एक वृत्ताकार ग्राफ है, जो त्रिज्य खंडों में विभाजित है, जो अनुपात स्पष्ट करता है। |
4:49 | फाइल company-a-data.tx के ही डेटा के साथ एक पाई चार्ट बनाएँ, जो कम्पनी A के लाभ प्रतिशत को दर्शाए। |
5:00 | अतः उस डेटा को फिर से इस्तेमाल करें, जिसे हमने पहले फाइल से लोड किया था। |
5:11 | हम फंक्शन pie() का इस्तेमाल करके पाई चार्ट बना सकते हैं। |
5:15 | अतः टाइप करें, pie within bracket profit comma labels=year
|
5:29 | ध्यान दें, हमने फंक्शन pie() में दो आर्ग्यूमेंट्स पास किये हैं। |
5:33 | पहला वैल्यूज़ और दूसरा लेबल्स का समूह, जिसे पाई चार्ट में इस्तेमाल करना है। |
5:38 | 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। |
5:58 | यहाँ विडियो रोकें, निम्न अभ्यास करें और विडियो पुनः चलायें। |
6:05 | अब चलिए बार चार्ट्स देखते हैं। |
6:08 | बार चार्ट या बार ग्राफ एक चार्ट है, जिसमें वर्गाकार बार्स की लम्बाई उनकी प्रदर्शित वैल्यूज़ के अनुपात में होती है। |
6:19 | एक बार चार्ट बनाएँ, जो फाइल company-a-data.txt के ही डेटा के साथ कम्पनी A के लाभ प्रतिशत को दर्शाए। |
6:30 | अतः डेटा जिसे हमने फाइल में पहले लोड किया था उसे फिर से इस्तेमाल करते हैं। |
6:34 | हम बार चार्ट फंक्शन bar() का इस्तेमाल करके और एंटर दबाकर, प्लॉट कर सकते हैं। |
6:44 | अतः इस कोष्ठक के अंदर आप bar , year ,comma profit रख सकते हैं। |
6:52 | 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। |
7:05 | 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। |
7:17 | चार्ट के लिए डेटा, फाइल company-a-data.txt से प्राप्त किया जा सकता है। |
7:26 | टाइप करें, bar within bracket year comma profit comma fill=False comma hatch= within single quote slash एंटर दबाएँ। |
8:05 | अब चलिए लॉग-लॉग प्लॉट देखते हैं। |
8:10 | 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। |
8:24 | अक्ष के नॉन-लिनीयर स्केलिंग के कारण, y = ax b प्रकार का फंक्शन लॉग-लॉग ग्राफ पर एक सीधी रेखा की तरह दिखता है। |
8:38 | एक-से-बीस तक x के लिए y=5 into x3 का लॉग-लॉग चार्ट प्लॉट करें। |
8:49 | इससे पहले कि हम वाकई में प्लॉट करें, इसमें आवश्यक पॉइंट्स का अनुमान करते हैं। |
8:54 | x = linspace within brackets 1 comma 20 comma 100
y = 5 into x into 3 |
9:23 | लॉग-लॉग फंक्शन का यहाँ सिन्टैक्स है। |
9:28 | अब loglog() फंक्शन का इस्तेमाल करके हम लॉग-लॉग चार्ट प्लॉट कर सकते हैं। |
9:34 | टाइप करें, loglog within brackets x comma y एंटर दबाएँ। |
9:48 | एक सामान्य प्लॉट और लॉग-लॉग प्लॉट के बीच अंतर समझने के लिए फंक्शन plot इस्तेमाल करके एक और लॉग-लॉग प्लॉट बनाते हैं। |
9:57 | 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! |