न्यूमपी ट्यूटोरियल

न्यूमपी होम NumPy परिचय NumPy प्रारंभ करना NumPy सरणी बनाना NumPy ऐरे इंडेक्सिंग NumPy ऐरे स्लाइसिंग NumPy डेटा प्रकार NumPy कॉपी बनाम व्यू NumPy सरणी आकार NumPy ऐरे रीशेप NumPy ऐरे इटरेटिंग NumPy सरणी में शामिल हों NumPy ऐरे स्प्लिट NumPy सरणी खोज NumPy सरणी क्रमबद्ध करें NumPy ऐरे फ़िल्टर

न्यूमपी रैंडम

यादृच्छिक परिचय डेटा वितरण यादृच्छिक क्रमपरिवर्तन सीबॉर्न मॉड्यूल सामान्य वितरण द्विपद वितरण मछली वितरण वर्दी वितरण रसद वितरण बहुराष्ट्रीय वितरण घातांकी रूप से वितरण ची स्क्वायर वितरण रेले वितरण पारेतो वितरण ज़िप वितरण

NumPy ufunc

ufunc परिचय ufunc समारोह बनाएँ ufunc सरल अंकगणित ufunc गोलाई दशमलव ufunc लॉग्स ufunc सारांश यूफंक उत्पाद ufunc मतभेद ufunc एलसीएम ढूँढना ufunc जीसीडी ढूँढना ufunc त्रिकोणमितीय ufunc अतिशयोक्तिपूर्ण ufunc सेट ऑपरेशंस

प्रश्नोत्तरी/व्यायाम

न्यूमपी क्विज न्यूमपी एक्सरसाइज

सीबॉर्न


सीबॉर्न के साथ वितरण की कल्पना करें

सीबॉर्न एक पुस्तकालय है जो ग्राफ़ को प्लॉट करने के लिए नीचे Matplotlib का उपयोग करता है। इसका उपयोग यादृच्छिक वितरण की कल्पना करने के लिए किया जाएगा।

सीबॉर्न स्थापित करें।

यदि आपके पास पहले से ही एक सिस्टम पर पायथन और पीआईपी स्थापित है, तो इसे इस कमांड का उपयोग करके स्थापित करें:

C:\Users\Your Name>pip install seaborn

यदि आप जुपिटर का उपयोग करते हैं, तो इस कमांड का उपयोग करके सीबॉर्न स्थापित करें:

C:\Users\Your Name>!pip install seaborn

डिस्प्लॉट्स

डिस्प्लॉट वितरण प्लॉट के लिए खड़ा है, यह इनपुट के रूप में एक सरणी लेता है और सरणी में बिंदुओं के वितरण के अनुरूप एक वक्र प्लॉट करता है।


आयात Matplotlib

निम्नलिखित कथन का उपयोग करके अपने कोड में Matplotlib मॉड्यूल के pyplot ऑब्जेक्ट को आयात करें:
import matplotlib.pyplot as plt

आप हमारे Matplotlib ट्यूटोरियल में Matplotlib मॉड्यूल के बारे में जान सकते हैं


आयात सीबॉर्न

निम्नलिखित कथन का उपयोग करके अपने कोड में सीबोर्न मॉड्यूल आयात करें:
import seaborn as sns

एक डिस्प्लॉट प्लॉट करना

उदाहरण

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

sns.distplot([0, 1, 2, 3, 4, 5])

plt.show()

हिस्टोग्राम के बिना एक डिस्प्लॉट प्लॉट करना

उदाहरण

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

sns.distplot([0, 1, 2, 3, 4, 5], hist=False)

plt.show()

नोट: हम उपयोग करेंगे: sns.distplot(arr, hist=False)इस ट्यूटोरियल में यादृच्छिक वितरण की कल्पना करने के लिए।