Matplotlib হল Python-এর একটি জনপ্রিয় গ্রাফিং লাইব্রেরি যা ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশন-এর জন্য ব্যবহৃত হয়। এটি ব্যবহার করে আপনি বিভিন্ন ধরনের চার্ট, গ্রাফ, এবং প্লট তৈরি করতে পারেন। Matplotlib এর মাধ্যমে Advanced Customization করার ফলে আপনি আপনার গ্রাফগুলোকে আরও সুন্দর এবং তথ্যবহুল করতে পারবেন। নিচে আমরা দেখবো কীভাবে আপনি Matplotlib-এর মাধ্যমে বিভিন্ন ধরনের কাস্টমাইজেশন করতে পারেন, যেমন গ্রাফের স্টাইল, লেবেল, টাইটেল, গ্রিড, কালার স্কিম ইত্যাদি।
১. বেসিক গ্রাফ তৈরি করা
প্রথমে, একটি বেসিক গ্রাফ তৈরি করা যাক।
import matplotlib.pyplot as plt
# ডেটা
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 3, 5, 7, 11]
# গ্রাফ তৈরি
plt.plot(x, y)
# প্লট দেখানো
plt.show()
২. লাইনের স্টাইল, কালার এবং মার্কার কাস্টমাইজেশন
Matplotlib গ্রাফে আপনি লাইন, মার্কার, এবং কালার কাস্টমাইজ করতে পারেন।
# গ্রাফ কাস্টমাইজেশন
plt.plot(x, y, color='green', linestyle='--', marker='o', markersize=10)
# টাইটেল এবং লেবেল
plt.title('Customized Line Plot')
plt.xlabel('X-axis')
plt.ylabel('Y-axis')
plt.show()
এখানে কাস্টমাইজেশন:
- color: লাইনের রঙ পরিবর্তন করে।
- linestyle: লাইনের স্টাইল পরিবর্তন (যেমন
--,-.,:)। - marker: প্রতিটি ডেটা পয়েন্টের জন্য মার্কার ব্যবহার করা (যেমন
'o','x','^')। - markersize: মার্কারের সাইজ পরিবর্তন।
৩. গ্রিড কাস্টমাইজেশন
গ্রিড লাইনের সাহায্যে আপনি ডেটার প্যাটার্ন এবং সম্পর্ক আরও পরিষ্কারভাবে দেখতে পারেন।
# গ্রিড সহ গ্রাফ তৈরি
plt.plot(x, y, color='blue')
# গ্রিড সেট করা
plt.grid(True, which='both', linestyle='-', color='gray', alpha=0.5)
# টাইটেল এবং লেবেল
plt.title('Plot with Grid')
plt.xlabel('X-axis')
plt.ylabel('Y-axis')
plt.show()
গ্রিড কাস্টমাইজেশন:
- which:
both(primary এবং secondary grid),major,minor। - linestyle: গ্রিড লাইনের স্টাইল (যেমন
-,--,:)। - alpha: গ্রিডের স্বচ্ছতা।
৪. একাধিক প্লট (Multiple Plots)
Matplotlib-এ একাধিক প্লট একসাথে দেখানোর জন্য subplot() ফাংশন ব্যবহার করা হয়।
# প্রথম প্লট
plt.subplot(1, 2, 1) # 1 রো, 2 কলাম, 1ম প্লট
plt.plot(x, y, color='blue')
plt.title('Plot 1')
# দ্বিতীয় প্লট
plt.subplot(1, 2, 2) # 1 রো, 2 কলাম, 2য় প্লট
plt.plot(y, x, color='red')
plt.title('Plot 2')
# প্লট দেখানো
plt.tight_layout() # প্লটগুলোর মধ্যে স্থান সামঞ্জস্য করা
plt.show()
এখানে কাস্টমাইজেশন:
- subplot(1, 2, 1): 1 রো এবং 2 কলাম বিশিষ্ট প্লটের প্রথম সেল।
- tight_layout(): প্লটগুলোর মধ্যে দূরত্ব স্বয়ংক্রিয়ভাবে সামঞ্জস্য করা।
৫. লেজেন্ড কাস্টমাইজেশন
গ্রাফে বিভিন্ন লাইন বা ডেটা সেগমেন্টের জন্য legend() ব্যবহার করে লেবেল যোগ করা হয়।
# ডেটা
y1 = [1, 2, 3, 4, 5]
y2 = [2, 4, 6, 8, 10]
# প্রথম লাইন
plt.plot(x, y1, color='blue', label='Line 1')
# দ্বিতীয় লাইন
plt.plot(x, y2, color='green', label='Line 2')
# লেজেন্ড যোগ
plt.legend(loc='upper left', fontsize=12)
# টাইটেল এবং লেবেল
plt.title('Multiple Lines with Legend')
plt.xlabel('X-axis')
plt.ylabel('Y-axis')
plt.show()
কাস্টমাইজেশন:
- label: প্রতিটি লাইনের লেজেন্ড টেক্সট।
- loc: লেজেন্ডের অবস্থান (
upper left,upper right,lower left,lower right)। - fontsize: লেজেন্ডের ফন্ট সাইজ।
৬. একাধিক গ্রাফ একত্রে (Overlay Plots)
একই প্লটে একাধিক গ্রাফ বা ডেটাসেট অঙ্কন করা যেতে পারে।
# ডেটা
y3 = [3, 6, 9, 12, 15]
# প্রথম গ্রাফ
plt.plot(x, y1, color='blue', label='Line 1')
# দ্বিতীয় গ্রাফ
plt.plot(x, y2, color='green', label='Line 2')
# তৃতীয় গ্রাফ
plt.plot(x, y3, color='red', label='Line 3')
# লেজেন্ড যোগ
plt.legend(loc='upper left')
# টাইটেল এবং লেবেল
plt.title('Overlay Plot Example')
plt.xlabel('X-axis')
plt.ylabel('Y-axis')
plt.show()
৭. কাস্টম কালার স্কিম এবং কাস্টম স্টাইল
Matplotlib-এ বিভিন্ন কালার স্কিম এবং স্টাইল ব্যবহার করা যায়, যেমন seaborn বা ggplot।
# Matplotlib স্টাইল সেট করা
plt.style.use('seaborn-darkgrid')
# গ্রাফ তৈরি
plt.plot(x, y, label='Data', color='purple')
# লেজেন্ড, টাইটেল, লেবেল
plt.legend(loc='upper left')
plt.title('Customized Style Plot')
plt.xlabel('X-axis')
plt.ylabel('Y-axis')
plt.show()
স্টাইল পরিবর্তন:
- plt.style.use('seaborn-darkgrid'): Matplotlib-এর বিভিন্ন ইনবিল্ট স্টাইল ব্যবহার করা যায়, যেমন
seaborn-whitegrid,ggplot,bmhইত্যাদি।
৮. আঞ্চলিক প্লট এবং টেক্সট অঙ্কন
আপনি আপনার গ্রাফে টেক্সট বা আঞ্চলিক তথ্য (annotations) যোগ করতে পারেন।
# গ্রাফ
plt.plot(x, y)
# আঞ্চলিক তথ্য যোগ করা
plt.text(2, 6, 'This is a point', fontsize=12, ha='center')
# টাইটেল এবং লেবেল
plt.title('Text Annotation Example')
plt.xlabel('X-axis')
plt.ylabel('Y-axis')
plt.show()
কাস্টমাইজেশন:
- ha: Horizontal alignment (যেমন
'left','center','right'). - fontsize: টেক্সটের ফন্ট সাইজ।
৯. ইমেজ ডিসপ্লে
Matplotlib-এর মাধ্যমে আপনি ছবি (Image) ডিসপ্লে করতে পারেন।
import matplotlib.image as mpimg
# ছবি লোড
img = mpimg.imread('image.png')
# ইমেজ ডিসপ্লে
plt.imshow(img)
plt.axis('off') # অ্যাক্সিস বাদ দেওয়া
plt.show()
সারাংশ
Matplotlib হল একটি অত্যন্ত শক্তিশালী লাইব্রেরি যা Python-এ ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশন করতে ব্যবহৃত হয়। এটি Advanced Customization এর মাধ্যমে আপনি গ্রাফের লাইন, মার্কার, কালার, গ্রিড, লেজেন্ড, আঞ্চলিক তথ্য, টেক্সট অঙ্কন এবং আরও অনেক কাস্টমাইজেশন করতে পারবেন। এই কাস্টমাইজেশনগুলি আপনার গ্রাফকে আরও সুন্দর, তথ্যবহুল এবং পাঠযোগ্য করে তোলে, যা ডেটা বিশ্লেষণ এবং উপস্থাপনা সহজ করে।
Read more
