Python Matplotlib क्या है? Line, Bar, Pie & Scatter Chart in Hindi | RBSE Class 12

Matplotlib क्या है?

Matplotlib Python की एक popular library है जिसका उपयोग data को graphs और charts के रूप में visualize करने के लिए किया जाता है।

Data को केवल numbers या tables के रूप में देखने की बजाय graph के रूप में दिखाने से trends और comparisons को समझना आसान हो सकता है।

Matplotlib का उपयोग क्यों किया जाता है?

• Data को graphically represent करने के लिए।
• Trends को समझने के लिए।
• Different values की comparison के लिए।
• Charts और graphs बनाने के लिए।
• Data analysis और visualization में।

Matplotlib Install कैसे करें?

pip install matplotlib

Matplotlib Import कैसे करें?

import matplotlib.pyplot as plt

यहाँ pyplot module को सामान्यतः plt alias के साथ use किया जाता है।

पहला Line Chart

Line chart बनाने के लिए plt.plot() का उपयोग किया जा सकता है।

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [10, 20, 15, 30, 25]

plt.plot(x, y)

plt.show()

Chart में Title लगाना

Chart का title बताने के लिए plt.title() का उपयोग किया जा सकता है।

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [10, 20, 15, 30, 25]

plt.plot(x, y)

plt.title("Student Performance")

plt.show()

X-axis और Y-axis Labels

X-axis और Y-axis को label देने के लिए xlabel() और ylabel() methods का उपयोग किया जा सकता है।

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [10, 20, 15, 30, 25]

plt.plot(x, y)

plt.title("Student Performance")
plt.xlabel("Test")
plt.ylabel("Marks")

plt.show()

Grid लगाना

Graph को पढ़ने में आसान बनाने के लिए grid दिखाई जा सकती है।

plt.plot(x, y)

plt.title("Student Performance")
plt.xlabel("Test")
plt.ylabel("Marks")

plt.grid()

plt.show()

Line Chart में Marker

Data points को highlight करने के लिए marker का उपयोग किया जा सकता है।

plt.plot(x, y, marker="o")

plt.show()

Bar Chart क्या है?

Bar Chart का उपयोग अलग-अलग categories की values की comparison करने के लिए किया जा सकता है।

Matplotlib में bar chart बनाने के लिए plt.bar() का उपयोग किया जाता है।

import matplotlib.pyplot as plt

subjects = ["Hindi", "English", "Math", "Computer"]
marks = [75, 82, 90, 88]

plt.bar(subjects, marks)

plt.title("Subject Wise Marks")
plt.xlabel("Subjects")
plt.ylabel("Marks")

plt.show()

Horizontal Bar Chart

Horizontal bar chart बनाने के लिए plt.barh() का उपयोग किया जा सकता है।

import matplotlib.pyplot as plt

subjects = ["Hindi", "English", "Math", "Computer"]
marks = [75, 82, 90, 88]

plt.barh(subjects, marks)

plt.title("Subject Wise Marks")

plt.show()

Pie Chart क्या है?

Pie Chart किसी total के अलग-अलग हिस्सों या proportions को दिखाने के लिए उपयोगी होता है।

Pie chart बनाने के लिए plt.pie() का उपयोग किया जा सकता है।

import matplotlib.pyplot as plt

subjects = ["Hindi", "English", "Math", "Computer"]
marks = [75, 82, 90, 88]

plt.pie(marks, labels=subjects)

plt.title("Marks Distribution")

plt.show()

Pie Chart में Percentage

Pie chart में percentage दिखाने के लिए autopct parameter का उपयोग किया जा सकता है।

plt.pie(
    marks,
    labels=subjects,
    autopct="%1.1f%%"
)

plt.title("Marks Distribution")

plt.show()

Scatter Plot क्या है?

Scatter Plot दो numerical variables के बीच relationship या distribution को देखने के लिए उपयोगी होता है।

Matplotlib में इसे बनाने के लिए plt.scatter() का उपयोग किया जा सकता है।

import matplotlib.pyplot as plt

hours = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
marks = [45, 50, 58, 65, 72, 80]

plt.scatter(hours, marks)

plt.title("Study Hours and Marks")
plt.xlabel("Study Hours")
plt.ylabel("Marks")

plt.show()

Multiple Lines एक Graph में

एक ही graph में एक से अधिक lines भी बनाई जा सकती हैं।

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4, 5]

python_marks = [60, 70, 75, 85, 90]
math_marks = [55, 65, 72, 80, 88]

plt.plot(x, python_marks, label="Python")
plt.plot(x, math_marks, label="Math")

plt.title("Subject Performance")
plt.xlabel("Test")
plt.ylabel("Marks")

plt.legend()

plt.show()

Legend क्या है?

Legend graph में अलग-अलग lines या data series की पहचान करने में मदद करता है।

plt.legend()

Chart को Image के रूप में Save करना

Chart को file के रूप में save करने के लिए savefig() method का उपयोग किया जा सकता है।

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [10, 20, 15, 30, 25]

plt.plot(x, y)

plt.title("Sample Graph")

plt.savefig("graph.png")

plt.show()

Figure Size बदलना

Graph का size बदलने के लिए figsize parameter का उपयोग किया जा सकता है।

import matplotlib.pyplot as plt

plt.figure(figsize=(8, 5))

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [10, 20, 15, 30, 25]

plt.plot(x, y)

plt.show()

Line Style और Marker

Line chart में line style और marker को customize किया जा सकता है।

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [10, 20, 15, 30, 25]

plt.plot(
    x,
    y,
    linestyle="--",
    marker="o"
)

plt.show()

Matplotlib के Important Functions

Line Chart और Bar Chart में अंतर

Pie Chart और Scatter Plot

Practical Example — Student Marks Visualization

import matplotlib.pyplot as plt

subjects = ["Hindi", "English", "Math", "Python"]
marks = [78, 82, 91, 88]

plt.bar(subjects, marks)

plt.title("Student Marks")
plt.xlabel("Subjects")
plt.ylabel("Marks")

plt.grid(axis="y")

plt.show()

RBSE Class 12 Important Questions

Frequently Asked Questions (FAQs)

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