डेटा पर मॉडल को प्लॉट करना
पिछले अभ्यास वाले उसी मापे गए डेटा के साथ आगे बढ़ते हुए, आपका लक्ष्य प्रीडिफ़ाइंड model() और मापे गए डेटा times तथा measured_distances का उपयोग करके modeled distances की गणना करना है, और फिर measured और modeled दोनों डेटा को एक ही axis पर प्लॉट करना है।
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Python में Linear Modeling परिचय
अभ्यास निर्देश
- modeled मान निकालने के लिए
model_distances = model(times, measured_distances)का उपयोग करें। - figure और axis ऑब्जेक्ट बनाने के लिए
plt.subplots()का उपयोग करें। axis.plot()का उपयोग करकेtimesबनामmeasured_distancesको इन विकल्पों के साथ प्लॉट करें:linestyle=" ", marker="o", color="black".axis.plot()का उपयोग करकेtimesबनामmodel_distancesको भी इन विकल्पों के साथ प्लॉट करें:linestyle="-", color="red".
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Pass times and measured distances into model
model_distances = model(____, ____)
# Create figure and axis objects and call axis.plot() twice to plot data and model distances versus times
fig, axis = plt.subplots()
axis.plot(____, ____, linestyle="____", marker="____", color="____", label="Measured")
axis.plot(____, ____, linestyle="____", marker=None, color="____", label="Modeled")
# Add grid lines and a legend to your plot, and then show to display
axis.grid(True)
axis.legend(loc="best")
plt.show()