เพื่อแสดงกราฟบนเว็บเพจแบบโต้ตอบได้ ใช้ไลบรารี Bokehติดตั้ง Bokeh และนำเข้า figure, show, output_fileตั้งค่า output เริ่มต้นเพื่อบันทึกเป็นไฟล์เมื่อเรียก show()สร้าง Figure ใหม่สำหรับพลอตเรนเดอร์ภาพจาก URL ที่กำหนดแสดง Bokeh object ทันทีตัวอย่างfrom bokeh.plotting import figure, show, output_file ou

เพื่อกลับสี colormap ของภาพตั้งค่าขนาดรูปและ padding ระหว่าง subplotsสร้างข้อมูลสุ่ม x และ yดึง colormap สีน้ำเงินด้วย get_cmap()เพิ่ม subplot ตำแหน่ง 1พลอต x และ y ด้วย scatter()สร้าง colorbar สำหรับ scalar mappableพลอต x และ y อีกครั้งด้วย colormap ที่กลับแล้ว reversed()ตั้งชื่อเรื่องทั้งสองแกนแสด

เพื่อพลอตข้อมูลชุดเดียวแต่แสดงด้วยแกน Y สองแกน (หน่วยต่างกัน) ใน Matplotlibตั้งค่าขนาดรูปและ padding ระหว่าง subplotsสร้างข้อมูล speed และ acceleration ด้วย numpyเพิ่ม subplot ให้กับ figure ปัจจุบันพลอต speed ด้วย plot()สร้าง twin Axes ที่แบ่งปันแกน X ด้วย twinx()พลอต acceleration ด้วย plot()วาง leg

เพื่อพลอต Power Spectral Density (PSD) ใน Matplotlibตั้งค่าขนาดรูปและ padding ระหว่าง subplotsกำหนดตัวแปร dtสร้างข้อมูล t, nse, r, cnse, s ด้วย numpyสร้าง figure และ subplotsพลอต t และ s ด้วย plot()พลอต power spectral densityแสดงรูปด้วย show()ตัวอย่างimport matplotlib.pyplot as plt import numpy as n

เพื่อตั้งค่า networkx edge labels offsetตั้งค่าขนาดรูปและ padding ระหว่าง subplotsสร้างกราฟพร้อม edges, name หรือ attributesเพิ่มโหนดหลายตัวเพิ่ม edges ทั้งหมดด้วย add_edge_from()จัดตำแหน่งโหนดด้วยอัลกอริทึม Fruchterman-Reingold force-directedวาดกราฟ G ด้วย Matplotlibวาด edge labelsแสดงรูปด้วย show(

เพื่อพลอต Nested Pie Chart (Pie Chart ซ้อนกัน) ใน Matplotlibตั้งค่าขนาดรูปและ padding ระหว่าง subplotsสร้าง figure และ subplotsกำหนดตัวแปร size สร้าง vals, cmap, outer_colors, inner_colors ด้วย numpyใช้ฟังก์ชัน pie() สร้าง pie chartแสดงรูปด้วย show()ตัวอย่างimport matplotlib.pyplot as plt import num

เพื่อสร้าง Legend อัตโนมัติใน Matplotlibตั้งค่าขนาดรูปและ padding ระหว่าง subplotsกำหนดตัวแปร N สำหรับจำนวนข้อมูลตัวอย่างสร้างข้อมูล x, y, c, s ด้วย numpyสร้าง figure และ subplots ด้วย subplots()พลอต x และ y ด้วยสีและขนาดต่างกันวาง legend บนแกนเพิ่ม artist ลงใน figureสร้าง legend handles และ labels

เพื่อพิมพ์สัญลักษณ์องศาเซลเซียสใน Matplotlibตั้งค่าขนาดรูปและ padding ระหว่าง subplotsกำหนดตัวแปร Nสร้างข้อมูล T และ P ด้วย numpyพลอต T และ P ด้วย plot()ตั้งค่าป้ายแกน Xแสดงรูปด้วย show()ตัวอย่างimport matplotlib.pyplot as plt import numpy as np plt.rcParams[figure.figsize] = [7.50, 3.50] plt.rcPar

เพื่อแสดงกราฟความถี่ใน Python/Pandas DataFrame ด้วย Matplotlibตั้งค่าขนาดรูปและ padding ระหว่าง subplotsสร้าง figure และ subplotsสร้าง DataFrame 2 มิติคืน Series ที่มีจำนวนค่าที่ไม่ซ้ำด้วย value_counts()แสดงรูปด้วย show()ตัวอย่างimport pandas as pd from matplotlib import pyplot as plt plt.rcParams[

เพื่อสร้าง Legend ด้วย Pandas และ matplotlib.pyplot() สามารถทำได้ดังนี้ตั้งค่าขนาดรูปและ padding ระหว่าง subplotsสร้าง DataFrame 2 มิติพลอต DataFrame ด้วย kind=bar และ legend=Trueแสดงรูปด้วย show()ตัวอย่างimport pandas as pd from matplotlib import pyplot as plt plt.rcParams[figure.figsize] = [7.50,

เพื่อจัดป้ายแกน X ไปทางขวา และป้ายแกน Y ไปด้านบน สามารถทำได้ดังนี้ตั้งค่าขนาดรูปและ padding ระหว่าง subplotsสร้าง figure และ subplotsกำหนดตัวแปร N สำหรับจำนวนข้อมูลพลอต x และ y ด้วย plot()ตั้งค่า xlabel และ ylabel ที่ตำแหน่ง right และ top ตามลำดับแสดงรูปด้วย show()ตัวอย่างimport numpy as np from mat

เพื่อปรับแต่งป้ายกำกับ X-axis สามารถทำตามขั้นตอนดังนี้ตั้งค่าขนาดรูปและ padding ระหว่าง subplotsกำหนดตัวแปร N สำหรับจำนวนข้อมูลตัวอย่างสร้างข้อมูล x และ y ด้วย numpyพลอต x และ y ด้วยเมธอด plot()ปรับแต่งป้าย X-axis ด้วย fontweight, color, fontsize, alignmentแสดงรูปด้วย show()ตัวอย่างimport numpy as n

เพื่อบันทึกกราฟใน Seaborn ใช้เมธอด savefig()ขั้นตอนตั้งค่าขนาดรูปและ padding ระหว่าง subplotsสร้างข้อมูลตาราง 2 มิติ (DataFrame)พลอตความสัมพันธ์คู่ไปคู่มา (pairplot)บันทึกกราฟเป็นไฟล์ด้วย savefig()แสดงรูปด้วย show()ตัวอย่างimport seaborn as sns import pandas as pd import numpy as np import matplotli

เพื่อลบเส้นกริดจากภาพ สามารถทำตามขั้นตอนดังนี้ตั้งค่าขนาดรูปและ padding ระหว่าง subplotsโหลดภาพจากไฟล์แปลงสีภาพจาก color space หนึ่งไปอีกอันลบเส้นกริดด้วย ax.grid(False)แสดงข้อมูลเป็นภาพ 2D raster ด้วย imshow()แสดงรูปด้วย show()ตัวอย่างfrom matplotlib import pyplot as plt import cv2 plt.rcParams[fi

เพื่อปรับแต่ง X-axis ticks ใน Matplotlib สามารถเปลี่ยนความยาวและความกว้างของ ticks ได้ขั้นตอนตั้งค่าขนาดรูปและ padding ระหว่าง subplotsสร้างลิสต์สำหรับข้อมูล height, bars และ y_posสร้าง bar plot ด้วยเมธอด bar()ปรับแต่ง X-axis ticks ด้วยเมธอด tick_params() กำหนด color=red, direction=outward, length=7

ตารางใน MySQL ประกอบด้วยแถวและคอลัมน์ คอลัมน์คือฟิลด์ แถวคือเรคคอร์ดข้อมูล ต้องดึงข้อมูลมาใช้งานใช้คำสั่ง SELECT * เพื่อดึงทุกแถวไวยากรณ์SELECT * FROM table_name* หมายถึงดึงทุกแถวขั้นตอนเลือกข้อมูลทั้งหมดจากตารางด้วย MySQL ใน Pythonนำเข้า MySQL Connectorสร้างการเชื่อมต่อด้วย connect()สร้างออบเจ็กต์

เมธอด fetchone()ใช้เมื่อต้องการเลือกแค่แถวแรกจากตาราง เมธอดนี้คืนแถวแรกเพียงแถวเดียวจากตาราง MySQLการใช้งาน fetchone()fetchone() ไม่ใช่ query ที่ส่งให้ cursor ใช้ query SELECT * ดึงทุกแถว แล้วค่อยเรียก fetchone() บนผลลัพธ์ จะได้แถวแรกขั้นตอนดึงแถวแรกจากตารางด้วย MySQL ใน Pythonนำเข้า MySQL Connector

SQL Injection เป็นเทคนิคการแฮกเว็บไซต์ โดยการฉีดโค้ดร้ายเข้าไปในฐานข้อมูล ทำลายข้อมูล เกิดจากการรับค่าจากผู้ใช้มาใส่ใน SQL query โดยไม่ตรวจสอบตัวอย่าง: ตารางนักเรียน ให้กรอกรหัสนักเรียนเพื่อดูข้อมูลของตัวเอง Query รับค่าจาก inputผู้ใช้กรอก 12345 or 1=1 Query กลายเป็น:SELECT * FROM Students WHERE id

ไม่ได้ต้องการเลือกข้อมูลทั้งหมดตลอดเวลา มักต้องการเลือกตามเงื่อนไข เช่น ตารางมีชื่อและคะแนนนักเรียน ต้องการชื่อนักเรียนที่ได้คะแนนมากกว่า 90ใช้คำสั่ง WHERE ใน MySQL เพื่อเลือกข้อมูลตามเกณฑ์ไวยากรณ์SELECT * FROM table_name WHERE conditiontable_name ชื่อตาราง condition เกณฑ์การเลือก จะคืนแถวที่ตรงเงื่

บางครั้งต้องลบแถวเฉพาะจากตาราง เช่น นักเรียนย้ายออก ไม่ต้องการข้อมูลคนนั้นอีก ใช้คำสั่ง DELETE FROMWHERE clause ระบุแถวที่จะลบ หากไม่ใช้ WHERE จะลบทุกแถวไวยากรณ์ลบทุกแถวDELETE FROM table_nameลบแถวเฉพาะDELETE FROM table_name WHERE conditionขั้นตอนลบเรคคอร์ดจากตารางด้วย MySQL ใน Pythonนำเข้า MySQL Con