เพื่อพลอท histogram bins ที่ตีความต่างกัน เราสามารถทำตามขั้นตอนดังนี้: ตั้งค่าขนาดรูปและปรับ padding ระหว่างและรอบ subplots สร้างลิสต์ข้อมูลสำหรับพลอทใน histogram เพิ่ม subplot ลงในรูปปัจจุบัน nrows=1, ncols=3 และ index=1 พลอท histogram ด้วย data; bins เป็นตัวเลข เพิ่ม subplot nrows=1, ncols=3 และ

ใช้ sns.boxplot() สร้าง Boxplot แสดงการกระจายข้อมูล (Median, Quartiles, Outliers) ขั้นตอน ตั้งค่าขนาด Figure เตรียมข้อมูล Xticks สร้าง Boxplot ด้วย Seaborn ตั้งค่า Xticks และ Labels พร้อม Rotation แสดงผล ตัวอย่างโค้ด import seaborn as sns from matplotlib import pyplot as plt

แยกข้อมูลเป็น 2 ชุดตามเงื่อนไข (เช่น มากกว่า/น้อยกว่า 0) แล้ว Plot แยกสี ใช้ np.nan ซ่อนจุดที่ไม่ตรงเงื่อนไข ขั้นตอน ตั้งค่าขนาด Figure สร้างข้อมูล Y (Sine Wave) Copy เป็น U (Upper) และ L (Lower) ตั้งค่า NaN ตามเงื่อนไข Plot U และ L สีต่างกัน แสดงผล ตัวอย่างโค้ด 0, ที่เห

ใช้ ax.get_children() วนลูปหา Object ที่เป็น Instance ของ matplotlib.legend.Legend แล้วดึง .texts ขั้นตอน ตั้งค่าขนาด Figure สร้างข้อมูล และ Plot 2 เส้นพร้อม Label เพิ่ม Legend วนลูป Children ของ Axes หา Legend Print Legend Texts แสดงผล ตัวอย่างโค้ด import numpy as np fr

Method plt.hist() คืนค่า 3 ตัว: n (จำนวนในแต่ละ Bin), bins (ขอบเขต Bin), patches (Rectangle Artists) คำอธิบายแต่ละค่า ตัวแปรประเภทคำอธิบาย nArrayจำนวน Observations ในแต่ละ Bin (ความสูงแท่ง) binsArrayขอบเขตของแต่ละ Bin (length = n_bins + 1) patchesList

ตั้งค่า plt.rcParams[animation.ffmpeg_path] และใช้ FFMpegWriter บันทึก Animation เป็น MP4 ขั้นตอน ตั้งค่าขนาด Figure ตั้งค่า FFmpeg Path สร้าง Figure, Axes, Colorbar สร้าง Animation Function สร้าง FuncAnimation บันทึกด้วย FFMpegWriter ตัวอย่างโค้ด import numpy as np impo

ใช้ ax.table() พร้อมพารามิเตอร์ cellColours เพื่อกำหนดสีแต่ละ Cell/Column ขั้นตอน ตั้งค่าขนาด Figure กำหนด Columns, Cell Text, และ Colors สร้าง Figure และ Axes สร้าง Table พร้อม Cell Colours ปิด Axis แสดงผล ตัวอย่างโค้ด import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams[figur

ใช้ axes.set_aspect(1) หรือ equal เพื่อทำให้ Aspect Ratio เท่ากัน ทำให้ Contourf กลมเป็นวงกลม ขั้นตอน ตั้งค่าขนาด Figure สร้าง Meshgrid X, Y คำนวณ Z = X² + Y² - 0.2 (สมการวงกลม) สร้าง Figure และ Axes วาด Contourf ตั้ง Aspect Ratio = 1 แสดงผล ตัวอย่างโค้ด import numpy

ใช้ plt.subplots(1, 2) สร้าง Subplots 1 แถว 2 คอลัมน์ แล้ว Plot Histogram แต่ละชุดใน Axes แยกกัน ขั้นตอน ตั้งค่าขนาด Figure สร้าง DataFrame 2 ชุด (df1, df2) สร้าง Subplots 1x2 Plot Histogram แต่ละชุดใน Axes ต่างกัน แสดงผล ตัวอย่างโค้ด from matplotlib import pyplot as plt imp

Matlab surf(x,y,z,c) สร้าง Surface Plot 3D ที่สี (C) แสดงค่าเพิ่มเติม ใน Matplotlib ใช้ ax.plot_surface() พร้อม facecolors หรือ cmap ขั้นตอน ตั้งค่าขนาด Figure สร้าง Figure และ 3D Axes สร้างข้อมูล Sphere (u, v → x, y, z) วาด Surface Plot พร้อม Colormap แสดงผล ตัวอย่างโค้ด im

ใช้ sns.heatmap() แสดง DataFrame 3x3 เป็น Heatmap ขั้นตอน ตั้งค่าขนาด Figure สร้าง DataFrame 3 คอลัมน์ (a, b, c) วาด Heatmap ปิด Colorbar แสดงผล ตัวอย่างโค้ด import seaborn as sns import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams[figure.figsize

import matplotlib นำเข้า Package ทั้งหมด ส่วน import matplotlib.pyplot as plt นำเข้าเฉพาะ Module Pyplot (MATLAB-style Interface) ความแตกต่างหลัก import matplotlibimport matplotlib.pyplot as plt เข้าถึงทุก Submoduleเข้าถึงเฉพาะ Pyplot Interface ต้องใช้ matplot

สร้าง Legend ที่มี Header/Title สำหรับแต่ละกลุ่ม โดยสร้าง Empty Plot เป็น Placeholder ขั้นตอน ตั้งค่าขนาด Figure สร้างข้อมูล Y และกำหนด Markers, Labels Plot หลายเส้นพร้อม Marker และ Label ดึง Handles และ Labels สร้าง Placeholder Handles สำหรับ Title รวมและแสดง Legend แบบหลา

ใช้ sorted() จัดเรียงข้อมูลก่อนส่งให้ plt.bar() ขั้นตอน ตั้งค่าขนาด Figure เตรียมข้อมูล List สร้าง Bar Plot ด้วยข้อมูลที่เรียงแล้ว sorted(data) แสดงผล ตัวอย่างโค้ด from matplotlib import pyplot as plt plt.rcParams[figure.figsize] = [7.50, 3.50] plt.rcParams[figure.autolayout] =

ใช้ patches.Rectangle สร้างสี่เหลี่ยม แล้วเพิ่ม Label ผ่านพารามิเตอร์ label และแสดง Legend ขั้นตอน ตั้งค่าขนาด Figure สร้าง Figure และ Axes สร้าง Rectangle Patch พร้อม Label เพิ่ม Patch เข้า Axes แสดง Legend แสดงผล ตัวอย่างโค้ด import matplotlib.pyplot as plt import matp

ใช้ plt.contour() กำหนดจำนวน Levels และ plt.clabel() เพื่อแสดงค่าบนเส้น Contour ขั้นตอน ตั้งค่าขนาด Figure สร้างฟังก์ชัน f(x,y) และ Meshgrid วาด Contour ระบุจำนวน Levels (3 ระดับ) เพิ่ม Label บนเส้น Contour แสดงผล ตัวอย่างโค้ด import matplotlib.pyplot as plt import numpy as

ใช้ plt.setp() กับ get_xmajorticklabels() ตั้ง visible=False ขั้นตอน ตั้งค่าขนาด Figure สร้างข้อมูล X, Y Plot ข้อมูล ซ่อน Major Tick Labels แสดงผล ตัวอย่างโค้ด import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np plt.rcParams[figure.figsize] = [7.50, 3.50] plt.rcParams[figure

ใช้ xlim และ ylim คูณด้วย Scale Factor เพื่อขยาย/ย่อความยาวหน่วยของแกน ขั้นตอน ตั้งค่าขนาด Figure สร้างข้อมูล X, Y Plot ข้อมูล ดึง Limit ปัจจุบันด้วย plt.xlim(), plt.ylim() คูณด้วย Scale Factor และตั้งค่าใหม่ แสดงผล ตัวอย่างโค้ด import matplotlib.pyplot as plt import num

ใช้ ax.set_xticklabels(x.astype(int)) แปลงค่า Tick Labels เป็น Integer ขั้นตอน ตั้งค่าขนาด Figure สร้างข้อมูล X, Y แบบ Float สร้าง Figure และ Axes Plot ข้อมูล ตั้งค่า Xtick Labels ให้เป็น Integer แสดงผล ตัวอย่างโค้ด import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np plt

ใช้ plt.contour() กับพารามิเตอร์ levels เพื่อกำหนดระดับ Contour Lines ที่ต้องการเพิ่ม ขั้นตอน ตั้งค่าขนาด Figure สร้างฟังก์ชัน f(x,y) คืนค่า Z สร้าง Meshgrid X, Y กำหนด Levels ด้วย np.arange วาด Contour และ Label แสดงผล ตัวอย่างโค้ด import matplotlib.pyplot as plt import