ในการแสดงข้อมูล Scalar 2D ด้วย matplotlib เราสามารถทำตามขั้นตอนต่อไปนี้: ตั้งค่าขนาดรูปและปรับ padding ระหว่างและรอบ subplots เริ่มต้นตัวแปร N สำหรับตัวอย่างข้อมูล สร้างจุดข้อมูล x และ y ด้วย numpy รับเมทริกซ์พิกัดจากเวกเตอร์พิกัด รับจุดข้อมูล z ด้วย numpy สร้าง pseudocolor plot ด้วยกริดสี่เหลี่ยมไ

ในการแสดง Logarithmic plot ของ cumulative distribution function ใน Matplotlib เราสามารถทำตามขั้นตอนต่อไปนี้: ขั้นตอน ตั้งค่าขนาดรูปและปรับ padding ระหว่างและรอบ subplots เริ่มต้นตัวแปร N สำหรับจำนวนข้อมูลตัวอย่าง สร้างข้อมูล X2 และ F2 ด้วย numpy พลอต X2 และ F2 ด้วยเมธอด plot() ทำให้แกน x และ y เป็น

ในการใช้ mask บนเมทริกซ์ใน matplotlib imshow() เราสามารถใช้เมธอด np.ma.masked_where() พร้อมขีดจำกัดล่างและบน ขั้นตอน เริ่มต้นตัวแปร l และ u 2 ตัว เพื่อ mask เมทริกซ์อินพุต สร้างข้อมูลสุ่มขนาด 5×5 Mask เมทริกซ์อินพุต ต่ำกว่า l และสูงกว่า u สร้าง figure และชุด subplots ด้วย nrows=1 และ ncols= แสดงข้อ

ในการตั้งค่า matplotlib imshow() 2 plots ให้มี colormap scale เหมือนกัน เราสามารถทำตามขั้นตอนต่อไปนี้: ขั้นตอน ตั้งค่าขนาดรูปและปรับ padding ระหว่างและรอบ subplots สร้างเมทริกซ์ d1 และ d2 ด้วย Numpy รับเมทริกซ์ผลลัพธ์เพื่อหาค่า max และ min ใช้เมธอด amin และ amax สำหรับค่าต่ำสุดและสูงสุด สร้าง figur

ในการอัปเดตค่าแกน X ด้วย Matplotlib animation เราสามารถทำตามขั้นตอนต่อไปนี้: ตั้งค่าขนาดรูปและปรับ padding ระหว่างและรอบ subplots สร้าง figure และชุด subplots สร้างจุดข้อมูล x และ y ด้วย numpy พลอต x และ y ด้วยเมธอด plot บนแกน (ax) สร้าง animation โดยการเรียกฟังก์ชัน animate ซ้ำๆ ที่ตั้งค่าค่าแกน X

ในการวาด node colormap ใน matplotlib/networkx เราสามารถทำตามขั้นตอนต่อไปนี้: ตั้งค่าขนาดรูปและปรับ padding ระหว่างและรอบ subplots คืนกราฟวัฏจักร $C_n$ ของโหนดที่เชื่อมต่อแบบวนรอบ จัดตำแหน่งโหนดบนวงกลม วาดกราฟ G ด้วย Matplotlib เพื่อแสดงรูป ใช้เมธอด show() ตัวอย่าง import matplotlib.pyplot as plt i

ในการแปลง matplotlib figure เป็น PIL image object เราสามารถทำตามขั้นตอนต่อไปนี้: ตั้งค่าขนาดรูปและปรับ padding ระหว่างและรอบ subplots สร้าง figure ใหม่หรือเปิดใช้งาน figure ที่มีอยู่ พลอटलิสต์ด้วยเมธอด plot() เริ่มต้น in-memory buffer บันทึกภาพใน buffer ใช้ PIL image เพื่อรับอ็อบเจ็กต์ภาพ แสดงภาพปั

ในการสร้างไฟล์ GIF แอนิเมชันจาก D3.js animation เราสามารถทำตามขั้นตอนต่อไปนี้: ตั้งค่าขนาดรูปและปรับ padding ระหว่างและรอบ subplots สร้าง figure ใหม่หรือเปิดใช้งาน figure ที่มีอยู่ เพิ่ม axes ให้กับ figure ปัจจุบันและทำให้เป็น axes ปัจจุบัน พลอตเส้นด้วยลิสต์ว่าง เพื่อเริ่มต้นเส้น ให้ส่งลิสต์ว่าง เพ

ในการเพิ่ม cursor บนเส้นโค้งใน Matplotlib เราสามารถทำตามขั้นตอนต่อไปนี้: ตั้งค่าขนาดรูปและปรับ padding ระหว่างและรอบ subplots สร้างจุดข้อมูล t และ s ด้วย numpy สร้าง figure และชุด subplots รับอินสแตนซ์คลาส cursor เพื่ออัปเดตจุด cursor บน plot ใน mouse_event รับข้อมูล x และ y ของตำแหน่งเมาส์ปัจจุบัน

ในการตั้งค่าขอบ Rectangle ให้อยู่นอกความกว้างที่ระบุใน Matplotlib เราสามารถทำตามขั้นตอนต่อไปนี้: ตั้งค่าขนาดรูปและปรับ padding ระหว่างและรอบ subplots สร้าง figure ใหม่หรือเปิดใช้งาน figure ที่มีอยู่ เพิ่ม ax ให้กับ figure เป็นส่วนหนึ่งของ subplot arrangement เริ่มต้นตัวแปร line_width เพื่อตั้งค่ารู

มาดูตัวอย่างเพื่อดูว่า imshow() จัดการ alpha channel กับ input M×N×4 อย่างไร ขั้นตอน ตั้งค่าขนาดรูปและปรับ padding ระหว่างและรอบ subplots คืนอาร์เรย์ใหม่ที่มีรูปร่างและประเภทที่กำหนด เติมด้วย 1 จัดการ alpha channel แสดงข้อมูลเป็นภาพ คือ บน raster 2D ปกติ เพื่อแสดงรูป ใช้เมธอด show() ตัวอย่าง impor

ในการรวมสอง matplotlib plots ที่มีอยู่เป็นหนึ่ง plot เราสามารถทำตามขั้นตอนต่อไปนี้: ตั้งค่าขนาดรูปและปรับ padding ระหว่างและรอบ subplots สร้างจุดข้อมูล x, y1 และ y2 ด้วย numpy พลอตจุด (x, y1) และ (x, y2) ด้วยเมธอด plot() รับจุดข้อมูล xy ของแกนปัจจุบัน ใช้ argsort() เพื่อคืนค่าดัชนีที่จะเรียงอาร์เรย

ในการพลอตกรอบขอบนอก (outline of outer edges) ของเส้นใน Matplotlib ด้วย Python เราสามารถทำตามขั้นตอนต่อไปนี้: ตั้งค่าขนาดรูปและปรับ padding ระหว่างและรอบ subplots สร้างจุดข้อมูล x และ y ด้วย numpy พลอต x และ y ด้วย linewidth ตั้งค่า 10 และ 5 เพื่อให้ขอบนอกมองเห็นได้ เพื่อแสดงรูป ใช้เมธอด show() ตัว

ในการปิด transparency ใน Matplotlib 3D scatter plot เราสามารถใช้ depthshade เพื่อทำเงาให้เครื่องหมาย scatter เพื่อให้มีลักษณะลึก ขั้นตอน ตั้งค่าขนาดรูปและปรับ padding ระหว่างและรอบ subplots สร้าง figure ใหม่หรือเปิดใช้งาน figure ที่มีอยู่ เพิ่ม ax ให้กับ figure เป็นส่วนหนึ่งของ subplot arrangement

ในการทำ Animation ของ Seaborn heatmap หรือ correlation matrix เราสามารถทำตามขั้นตอนต่อไปนี้: ตั้งค่าขนาดรูปและปรับ padding ระหว่างและรอบ subplots สร้าง figure ใหม่หรือเปิดใช้งาน figure ที่มีอยู่ สร้าง tuple มิติ (dimension) สร้าง Seaborn heatmap สร้างเมธอด init() สำหรับ heatmap แรก ใช้คลาส FuncAnim

ในการเพิ่มขนาด plt.show() ให้เต็มหน้าจอใน Python บน Mac เราสามารถใช้ full_screen_toggle() ได้ ขั้นตอน ตั้งค่าขนาดรูปและปรับ padding ระหว่างและรอบ subplots เพิ่ม subplot ให้กับ figure ปัจจุบัน สร้าง pie chart ด้วยลิสต์อินพุต รับ Figure Manager ของ figure ปัจจุบัน ใช้ full_screen_toggle() เพื่อสร้างห

ในการทำให้ภาพสี่เหลี่ยมจัตุรัสเป็นพิกเซล 256 พิกเซลใหญ่ด้วย Python เราสามารถทำตามขั้นตอนต่อไปนี้: ตั้งค่าขนาดรูปและปรับ padding ระหว่างและรอบ subplots เปิดและระบุไฟล์ภาพที่กำหนด ปรับขนาดตัวอย่างภาพ (resize image samples) สร้างภาพผลลัพธ์และปรับขนาด บันทึกรูปภาพผลลัพธ์ ตัวอย่าง from PIL import Image

ในการเพิ่มแกน X ที่สองด้านล่างของแกนแรกใน Matplotlib เราสามารถทำตามขั้นตอนต่อไปนี้: ขั้นตอน ตั้งค่าขนาดรูปและปรับ padding ระหว่างและรอบ subplots รับแกนปัจจุบัน (ax1) โดยใช้เมธอด gca() สร้างแกนคู่ (ax2) แบบแบ่งปันแกน Y ตั้งค่า X-axis ticks ที่แกน ตั้งค่า X-axis labels ที่แกน 1 และ เพื่อแสดงรูป ใช้เม

ในการตัดภาพเป็นช่องสี Red, Green และ Blue ด้วย misc.imread เราสามารถทำตามขั้นตอนต่อไปนี้: ตั้งค่าขนาดรูปและปรับ padding ระหว่างและรอบ subplots อ่านภาพจากไฟล์เข้าเป็นอาร์เรย์ สร้างลิสต์ของ colormaps และ titles สร้าง figure และชุด subplots Zip axes, images, titles และ colormaps วนลูป zipped objs และต

ในการใช้ marker ต่างกันสำหรับจุดต่างๆ ใน Pylab (Pyplot) scatter plot เราสามารถใช้ขั้นตอนต่อไปนี้: ตั้งค่าขนาดรูปและปรับ padding ระหว่างและรอบ subplots เริ่มต้นตัวแปร N สำหรับจำนวนข้อมูลตัวอย่าง สร้างจุดข้อมูล x และ y แบบสุ่ม สร้างลิสต์ของ markers Zip x, y และ markers เข้าด้วยกัน วนลูปอ็อบเจ็กต์ zip