संख्यात्मक सटीकता के लिए मैटप्लोटलिब एक्सिस टिक लेबल को अनुकूलित करना

सरल एक्स-वाई डेटासेट की साजिश रचने के लिए पायथन में मैटप्लोटलिब लाइब्रेरी का उपयोग करते समय, अक्ष मानों का सामना करना आम है विशिष्ट ग्राफ अनुभागों पर ज़ूम इन करने पर मानक संख्यात्मक प्रारूप से घातीय रूप के साथ वैज्ञानिक नोटेशन पर स्विच करना। यह अवांछनीय हो सकता है, क्योंकि यह मूल मानों को अस्पष्ट कर देता है।

इस व्यवहार को रोकने और मूल संख्यात्मक स्वरूपण को बनाए रखने के लिए, अक्ष टिक लेबल स्वरूपण को समायोजित करना आवश्यक है। डिफ़ॉल्ट रूप से, Matplotlib टिक लेबल के लिए स्केलरफॉर्मेटर का उपयोग करता है। यह फ़ॉर्मेटर एक निरंतर बदलाव का उपयोग कर सकता है, जिसके परिणामस्वरूप दृश्य मानों में बहुत छोटे आंशिक परिवर्तनों से निपटने पर वैज्ञानिक संकेतन प्राप्त होता है।

इस निरंतर बदलाव को अक्षम करने और मानक संख्यात्मक स्वरूपण को मजबूर करने के लिए, निम्नलिखित कोड को नियोजित किया जा सकता है:

import matplotlib.pyplot as plt

plt.plot(np.arange(0, 100, 10)   1000, np.arange(0, 100, 10))
ax = plt.gca()
ax.get_xaxis().get_major_formatter().set_useOffset(False)
plt.draw()

ऐसे मामलों के लिए जहां वैज्ञानिक संकेतन पूरी तरह से अवांछनीय है, निम्नलिखित कोड का उपयोग किया जा सकता है:

ax.get_xaxis().get_major_formatter().set_scientific(False)

वैकल्पिक रूप से, इस व्यवहार पर वैश्विक नियंत्रण axes.formatter.useoffset rcparam के माध्यम से प्राप्त किया जा सकता है। इस पैरामीटर को बदलकर, मानक संख्यात्मक स्वरूपण या वैज्ञानिक नोटेशन को सभी अक्ष टिक लेबल पर समान रूप से लागू करना संभव है।

यह अनुकूलन सुनिश्चित करता है कि ग्राफ़ पर ज़ूम करने पर भी संख्यात्मक सटीकता बनी रहती है, जिससे उपयोगकर्ताओं को अधिक सहज ज्ञान मिलता है और उनके डेटा का सटीक प्रतिनिधित्व।