à¨µà¨°à¨¤à© fig.savefig('filename.png', bbox_inches='tight') à¨®à©à© à¨à¨à¨¾à¨° à¨¦à© à¨à¨¿à©±à¨¤à¨° à¨¨à©à©° à¨¬à¨à¨¾à¨à¨£ à¨²à¨.

à¨¦à¨¾ à¨®à¨à¨¸à¨¦ à¨à© à¨¹à© bbox_inches='tight'?

à¨à© à¨à¨¹ plt.show() à¨à¨°à¨¦à© à¨¹à¨¾à¨?

à¨¹à¨¾à¨, à¨µà¨°à¨¤à©à¨ fig, axes = plt.subplots(nrows, ncols, figsize=(width, height)).

Matplotlib ਵਿੱਚ ਚਿੱਤਰ ਦਾ ਆਕਾਰ

Adam Lefebvre

ਸ਼ਨਿੱਚਰਵਾਰ, 6 ਜੁਲਾਈ 2024 1:06:48 ਬਾ.ਦੁ.

ਪਾਈਥਨ ਵਿੱਚ ਮੈਟਪਲੋਟਲਿਬ ਚਿੱਤਰਾਂ ਨੂੰ ਮੁੜ ਆਕਾਰ ਦੇਣਾ

ਮੈਟਪਲੋਟਲਿਬ ਪਾਈਥਨ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਪਲਾਟਿੰਗ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਹੈ, ਜੋ ਸਥਿਰ, ਐਨੀਮੇਟਡ, ਅਤੇ ਇੰਟਰਐਕਟਿਵ ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਰਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। Matplotlib ਦੇ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ ਇੱਕ ਆਮ ਲੋੜ ਹੈ ਪੇਸ਼ਕਾਰੀਆਂ, ਰਿਪੋਰਟਾਂ, ਜਾਂ ਵੈਬ ਪੇਜਾਂ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਢੰਗ ਨਾਲ ਫਿੱਟ ਕਰਨ ਲਈ ਅੰਕੜਿਆਂ ਦੇ ਆਕਾਰ ਨੂੰ ਵਿਵਸਥਿਤ ਕਰਨਾ।

Matplotlib ਵਿੱਚ ਅੰਕੜਿਆਂ ਦੇ ਆਕਾਰ ਨੂੰ ਬਦਲਣਾ ਤੁਹਾਡੇ ਪਲਾਟਾਂ ਦੀ ਪੜ੍ਹਨਯੋਗਤਾ ਅਤੇ ਸੁਹਜ ਨੂੰ ਵਧਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਗਾਈਡ ਤੁਹਾਨੂੰ ਤੁਹਾਡੇ ਚਿੱਤਰਾਂ ਨੂੰ ਮੁੜ ਆਕਾਰ ਦੇਣ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੇ ਸਧਾਰਨ ਕਦਮਾਂ 'ਤੇ ਲੈ ਕੇ ਜਾਵੇਗੀ, ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹੋਏ ਕਿ ਤੁਹਾਡੀਆਂ ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਤੁਹਾਡੀਆਂ ਖਾਸ ਲੋੜਾਂ ਅਤੇ ਤਰਜੀਹਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ।

ਹੁਕਮ	ਵਰਣਨ
fig, ax = plt.subplots()	ਇੱਕ ਚਿੱਤਰ ਅਤੇ ਧੁਰੀ ਵਸਤੂ ਨੂੰ ਵਾਪਸ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਇੱਕ ਨਵਾਂ ਚਿੱਤਰ ਅਤੇ ਸਬ-ਪਲਾਟਾਂ ਦਾ ਸੈੱਟ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
fig.set_size_inches()	ਚਿੱਤਰ ਦਾ ਆਕਾਰ ਇੰਚ ਵਿੱਚ ਸੈੱਟ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਚੌੜਾਈ ਅਤੇ ਉਚਾਈ ਨੂੰ ਆਰਗੂਮੈਂਟ ਵਜੋਂ ਲੈਂਦਾ ਹੈ।
ax.plot()	ਦਿੱਤੇ ਧੁਰੇ 'ਤੇ ਲਾਈਨਾਂ ਅਤੇ/ਜਾਂ ਮਾਰਕਰਾਂ ਵਜੋਂ ਪਲਾਟ y ਬਨਾਮ x।
plt.show()	ਚਿੱਤਰ ਨੂੰ ਇਸਦੇ ਸਾਰੇ ਤੱਤਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ।
fig.savefig()	ਮੌਜੂਦਾ ਚਿੱਤਰ ਨੂੰ ਇੱਕ ਫਾਈਲ ਵਿੱਚ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। 'bbox_inches' ਵਿਕਲਪ ਤੰਗ ਬਾਊਂਡਿੰਗ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
bbox_inches='tight'	ਵ੍ਹਾਈਟਸਪੇਸ ਨੂੰ ਘੱਟ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਚਿੱਤਰ ਦੇ ਸਾਰੇ ਤੱਤਾਂ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨ ਲਈ ਬਾਊਂਡਿੰਗ ਬਾਕਸ ਨੂੰ ਵਿਵਸਥਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ।

Matplotlib ਵਿੱਚ ਚਿੱਤਰ ਦੇ ਆਕਾਰ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ

ਪਹਿਲੀ ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ ਕਿ ਮੈਟਪਲੋਟਲਿਬ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਚਿੱਤਰ ਦੇ ਆਕਾਰ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਵਿਵਸਥਿਤ ਕਰਨਾ ਹੈ import matplotlib.pyplot as plt ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ. ਹੁਕਮ fig, ax = plt.subplots() ਇੱਕ ਨਵਾਂ ਚਿੱਤਰ ਅਤੇ ਸਬ-ਪਲਾਟਾਂ ਦਾ ਸੈੱਟ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਪਲਾਟਿੰਗ ਖੇਤਰ ਨੂੰ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਹੁਕਮ fig.set_size_inches(10, 5) ਚਿੱਤਰ ਦਾ ਆਕਾਰ 10 ਇੰਚ ਚੌੜਾਈ ਅਤੇ 5 ਇੰਚ ਉਚਾਈ 'ਤੇ ਸੈੱਟ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਪਲਾਟ ਦੇ ਮਾਪਾਂ ਨੂੰ ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਕਰਨ ਦਾ ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਅਤੇ ਸਿੱਧਾ ਤਰੀਕਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਦ ax.plot([1, 2, 3, 4], [10, 20, 25, 30]) ਕਮਾਂਡ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਧੁਰੇ 'ਤੇ ਇੱਕ ਬੁਨਿਆਦੀ ਲਾਈਨ ਗ੍ਰਾਫ ਨੂੰ ਪਲਾਟ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਦ plt.show() ਕਮਾਂਡ ਇਸ ਦੇ ਸਾਰੇ ਤੱਤਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਚਿੱਤਰ ਨੂੰ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਿਤ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਤੁਸੀਂ ਆਕਾਰ ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਦਾ ਨਿਰੀਖਣ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ।

ਦੂਜੀ ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਡਾਇਨਾਮਿਕ ਰੀਸਾਈਜ਼ਿੰਗ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਜੋੜ ਕੇ ਪਹਿਲੀ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਨਾਲ ਚਿੱਤਰ ਅਤੇ ਧੁਰਾ ਬਣਾਉਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ fig, ax = plt.subplots(), ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਗਤੀਸ਼ੀਲ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਵਰਤਦੇ ਹੋਏ ਚਿੱਤਰ ਦਾ ਆਕਾਰ ਸੈੱਟ ਕਰਦੀ ਹੈ width = 8 ਅਤੇ height = 6, ਅਤੇ ਫਿਰ ਇਹਨਾਂ ਮੁੱਲਾਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ fig.set_size_inches(width, height). ਇਹ ਪਹੁੰਚ ਵੇਰੀਏਬਲ ਇਨਪੁਟਸ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਆਕਾਰ ਨੂੰ ਵਿਵਸਥਿਤ ਕਰਨਾ ਆਸਾਨ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ fig.savefig('resized_figure.png', bbox_inches='tight') ਮੁੜ ਆਕਾਰ ਦੇ ਚਿੱਤਰ ਨੂੰ ਇੱਕ ਫਾਈਲ ਵਿੱਚ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਕਰਨ ਲਈ। ਦ bbox_inches='tight' ਵਿਕਲਪ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਕੀਤੇ ਚਿੱਤਰ ਵਿੱਚ ਵਾਧੂ ਖਾਲੀ ਥਾਂ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਸਾਰੇ ਤੱਤ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ, ਇਸ ਨੂੰ ਰਿਪੋਰਟਾਂ ਜਾਂ ਪ੍ਰਸਤੁਤੀਆਂ ਵਿੱਚ ਏਮਬੈਡ ਕਰਨ ਲਈ ਢੁਕਵਾਂ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।

Matplotlib ਵਿੱਚ ਚਿੱਤਰ ਮਾਪਾਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਵਿਵਸਥਿਤ ਕਰਨਾ ਹੈ

ਮੈਟਪਲੋਟਲਿਬ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਨਾਲ ਪਾਈਥਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ

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()

Matplotlib ਵਿੱਚ ਬਿਹਤਰ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣ ਲਈ ਅੰਕੜਿਆਂ ਦਾ ਆਕਾਰ ਬਦਲਣਾ

ਪਾਈਥਨ ਵਿੱਚ ਡਾਇਨਾਮਿਕ ਫਿਗਰ ਰੀਸਾਈਜ਼ਿੰਗ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ

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 ਅੰਕੜਿਆਂ ਨੂੰ ਮੁੜ ਆਕਾਰ ਦੇਣ ਲਈ ਉੱਨਤ ਤਕਨੀਕਾਂ

ਮੂਲ ਰੀਸਾਈਜ਼ਿੰਗ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਮੈਟਪਲੋਟਲਿਬ ਚਿੱਤਰ ਦੇ ਮਾਪਾਂ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਉੱਨਤ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਅਜਿਹੇ ਇੱਕ ਢੰਗ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ figsize ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਸਿੱਧੇ ਦੇ ਅੰਦਰ plt.figure() ਫੰਕਸ਼ਨ. ਇਹ ਤੁਹਾਨੂੰ ਰਚਨਾ ਦੇ ਪੜਾਅ 'ਤੇ ਚਿੱਤਰ ਦਾ ਆਕਾਰ ਸੈੱਟ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਮਾਪ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਲਈ ਇੱਕ ਸਾਫ਼-ਸੁਥਰਾ ਪਹੁੰਚ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਣ ਦੇ ਲਈ, plt.figure(figsize=(12, 6)) 12 ਇੰਚ ਦੀ ਚੌੜਾਈ ਅਤੇ 6 ਇੰਚ ਦੀ ਉਚਾਈ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਚਿੱਤਰ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਵਿਧੀ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ 'ਤੇ ਉਪਯੋਗੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜਦੋਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਕਸਾਰ ਮਾਪਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਕਈ ਚਿੱਤਰ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।

ਇਕ ਹੋਰ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਸਮੱਗਰੀ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਅੰਕੜਿਆਂ ਨੂੰ ਗਤੀਸ਼ੀਲ ਰੂਪ ਵਿਚ ਮੁੜ ਆਕਾਰ ਦੇਣ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਹੈ। ਇਹ ਪਲਾਟ ਬਣਾਉਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਲੋੜੀਂਦੇ ਆਕਾਰ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰਕੇ ਅਤੇ ਉਸ ਅਨੁਸਾਰ ਚਿੱਤਰ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਕਰਕੇ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਸਬ-ਪਲਾਟਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਗਰਿੱਡ ਬਣਾ ਰਹੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਸਬ-ਪਲਾਟਾਂ ਦੀ ਸੰਖਿਆ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਆਕਾਰਾਂ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਕੁੱਲ ਲੋੜੀਂਦੀ ਚੌੜਾਈ ਅਤੇ ਉਚਾਈ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਇਹ ਸੁਨਿਸ਼ਚਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਤੁਹਾਡੇ ਅੰਕੜੇ ਨਾ ਸਿਰਫ਼ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਗਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਆਕਰਸ਼ਕ ਹਨ, ਸਗੋਂ ਪੇਸ਼ ਕੀਤੇ ਜਾ ਰਹੇ ਡੇਟਾ ਲਈ ਢੁਕਵੇਂ ਆਕਾਰ ਦੇ ਵੀ ਹਨ।

ਮੈਟਪਲੋਟਲਿਬ ਵਿੱਚ ਅੰਕੜਿਆਂ ਦਾ ਆਕਾਰ ਬਦਲਣ ਬਾਰੇ ਆਮ ਸਵਾਲ ਅਤੇ ਜਵਾਬ

ਮੈਂ ਰਚਨਾ ਦੇ ਪੜਾਅ 'ਤੇ ਚਿੱਤਰ ਦਾ ਆਕਾਰ ਕਿਵੇਂ ਸੈੱਟ ਕਰਾਂ?
ਵਰਤੋ plt.figure(figsize=(width, height)) ਚਿੱਤਰ ਬਣਾਉਣ ਵੇਲੇ ਆਕਾਰ ਸੈੱਟ ਕਰਨ ਲਈ।
ਕੀ ਮੈਂ ਇੱਕ ਚਿੱਤਰ ਬਣਾਉਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਇਸਦਾ ਆਕਾਰ ਬਦਲ ਸਕਦਾ ਹਾਂ?
ਹਾਂ, ਤੁਸੀਂ ਵਰਤ ਸਕਦੇ ਹੋ fig.set_size_inches(width, height) ਇੱਕ ਮੌਜੂਦਾ ਚਿੱਤਰ ਨੂੰ ਮੁੜ ਆਕਾਰ ਦੇਣ ਲਈ.
ਮੈਂ ਇੱਕ ਰੀਸਾਈਜ਼ਡ ਚਿੱਤਰ ਨੂੰ ਇੱਕ ਫਾਈਲ ਵਿੱਚ ਕਿਵੇਂ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਕਰਾਂ?
ਵਰਤੋ fig.savefig('filename.png', bbox_inches='tight') ਮੁੜ ਆਕਾਰ ਦੇ ਚਿੱਤਰ ਨੂੰ ਬਚਾਉਣ ਲਈ.
ਦਾ ਮਕਸਦ ਕੀ ਹੈ bbox_inches='tight'?
ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਕੀਤੇ ਚਿੱਤਰ ਵਿੱਚ ਵਾਧੂ ਖਾਲੀ ਥਾਂ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਸਾਰੇ ਤੱਤ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ।
ਮੈਂ ਇੱਕ ਮੁੜ ਆਕਾਰ ਦੇ ਚਿੱਤਰ 'ਤੇ ਕਿਵੇਂ ਪਲਾਟ ਕਰਾਂ?
ਪਹਿਲਾਂ ਚਿੱਤਰ ਦਾ ਆਕਾਰ ਬਦਲੋ, ਫਿਰ ਵਰਤੋਂ ax.plot() ਆਪਣੇ ਪਲਾਟ ਜੋੜਨ ਲਈ।
ਕੀ ਮੈਂ ਸਮੱਗਰੀ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਅੰਕੜਿਆਂ ਨੂੰ ਗਤੀਸ਼ੀਲ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਮੁੜ ਆਕਾਰ ਦੇ ਸਕਦਾ ਹਾਂ?
ਹਾਂ, ਪਲਾਟ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਵਰਤਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਲੋੜੀਂਦੇ ਆਕਾਰ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰੋ fig.set_size_inches().
ਕੀ ਇਹ plt.show() ਕਰਦੇ ਹਾਂ?
ਇਹ ਚਿੱਤਰ ਨੂੰ ਇਸਦੇ ਸਾਰੇ ਤੱਤਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਕੀ ਇਕਸਾਰ ਮਾਪਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਸਬਪਲਾਟ ਬਣਾਉਣ ਦਾ ਕੋਈ ਤਰੀਕਾ ਹੈ?
ਹਾਂ, ਵਰਤੋਂ fig, axes = plt.subplots(nrows, ncols, figsize=(width, height)).
ਮੈਂ ਸਬ-ਪਲਾਟਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਸਪੇਸਿੰਗ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਵਿਵਸਥਿਤ ਕਰਾਂ?
ਵਰਤੋ plt.subplots_adjust() ਸਬ-ਪਲਾਟਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਸਪੇਸਿੰਗ ਨੂੰ ਸੋਧਣ ਲਈ।

ਮੈਟਪਲੋਟਲਿਬ ਅੰਕੜਿਆਂ ਨੂੰ ਮੁੜ ਆਕਾਰ ਦੇਣ ਬਾਰੇ ਅੰਤਿਮ ਵਿਚਾਰ

Matplotlib ਵਿੱਚ ਅੰਕੜਿਆਂ ਨੂੰ ਮੁੜ ਆਕਾਰ ਦੇਣਾ ਇੱਕ ਸਿੱਧੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਹੈ ਜੋ ਤੁਹਾਡੇ ਡੇਟਾ ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਾਰੀ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਸੁਧਾਰ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਉਪਲਬਧ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕਮਾਂਡਾਂ ਅਤੇ ਤਕਨੀਕਾਂ ਵਿੱਚ ਮੁਹਾਰਤ ਹਾਸਲ ਕਰਕੇ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ fig.set_size_inches() ਅਤੇ plt.figure(figsize=), ਤੁਸੀਂ ਪਲਾਟ ਬਣਾ ਸਕਦੇ ਹੋ ਜੋ ਕਾਰਜਸ਼ੀਲ ਅਤੇ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਗਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਆਕਰਸ਼ਕ ਹਨ। ਭਾਵੇਂ ਤੁਸੀਂ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਨ ਲਈ ਅੰਕੜੇ ਤਿਆਰ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ ਜਾਂ ਸਿਰਫ਼ ਆਪਣੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਲਈ ਆਸਾਨ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ, ਕਿਸੇ ਵੀ ਪਾਈਥਨ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਰ ਲਈ ਚਿੱਤਰ ਦੇ ਆਕਾਰ ਨੂੰ ਵਿਵਸਥਿਤ ਕਰਨਾ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੁਨਰ ਹੈ।

Matplotlib ਵਿੱਚ ਚਿੱਤਰ ਦਾ ਆਕਾਰ ਅਡਜੱਸਟ ਕਰਨਾ: ਪਾਈਥਨ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਗਾਈਡ