ใช้ cbar=False ในเมธอด heatmap() ขั้นตอนการทำงาน กำหนดขนาดรูปภาพและปรับระยะห่างระหว่างและรอบๆ subplots สร้าง DataFrame 4 คอลัมน์ ใช้เมธอด heatmap() พล็อตข้อมูลแบบเมทริกสี พร้อม cbar=False ใช้เมธอด show() เพื่อแสดงรูปภาพ ตัวอย่างโค้ด import seaborn as sns import pandas as pd import numpy as np imp

ขั้นตอนการทำงาน กำหนดขนาดรูปภาพและปรับระยะห่างระหว่างและรอบๆ subplots สร้าง figure และชุด subplots แถว 3 คอลัมน์ 2 สร้างฟังก์ชันวนลูปคอลัมน์ของแต่ละแถวและพล็อตข้อมูล x ด้วย plot() ที่แต่ละดัชนีคอลัมน์ วนลูปแถว สร้างข้อมูล x แบบสุ่ม และเรียกฟังก์ชัน iterate_columns() ใช้เมธอด show() เพื่อแสดงรูปภาพ

ใช้เมธอด set_facecolor() เพื่อเปลี่ยนสีพื้นหลังของ axes ขั้นตอนการทำงาน กำหนดขนาดรูปภาพและปรับระยะห่างระหว่างและรอบๆ subplots ดึง axes ปัจจุบันด้วยเมธอด gca() ตั้งค่า facecolor ของ axes สร้างข้อมูล x และ y ด้วย numpy พล็อต x และ y ด้วยเมธอด plot() ใช้เมธอด show() เพื่อแสดงรูปภาพ ตัวอย่างโค้ด impo

ใช้พารามิเตอร์ shading=gouraud ในเมธอด pcolormesh() ขั้นตอนการทำงาน กำหนดขนาดรูปภาพและปรับระยะห่างระหว่างและรอบๆ subplots สร้างข้อมูล x และ y ด้วย numpy meshgrid สร้าง pseudocolor plot ด้วยเมธอด pcolormesh() ใช้เมธอด show() เพื่อแสดงรูปภาพ ตัวอย่างโค้ด import matplotlib.pylab as plt import numpy

ขั้นตอนการทำงาน กำหนดขนาดรูปภาพและปรับระยะห่างระหว่างและรอบๆ subplots สร้าง figure ใหม่หรือเปิดใช้งาน figure ที่มีอยู่ด้วยเมธอด figure() วนลูปในช่วงจำนวน subplots ที่ต้องการวาง ในลูป ให้เพิ่ม axes เข้าไปใน figure โดยใช้เมธอด add_subplot() เลือก axes ที่ต้องการและพล็อตเส้นสีแดง ใช้เมธอด show() เพื่

ขั้นตอนการทำงาน กำหนดขนาดรูปภาพและปรับระยะห่างระหว่างและรอบๆ subplots สร้าง DataFrame ของ Pandas พร้อมข้อมูลเวลาและจำนวนนักศึกษาที่เข้ารับการศึกษา พล็อต DataFrame ด้วยเมธอด plot() โดยกำหนด kind=bar ใช้เมธอด show() เพื่อแสดงรูปภาพ ตัวอย่างโค้ด import pandas as pd from matplotlib import pyplot as p

ใช้ Rectangle patch บน subplots เพื่อวาดขอบรอบ ขั้นตอนการทำงาน กำหนดขนาดรูปภาพและปรับระยะห่างระหว่างและรอบๆ subplots เพิ่ม subplot ลงใน figure ปัจจุบันด้วย subplot(121) ดึงค่า axes ของ subplot สร้างสี่เหลี่ยมผืนผ้าจากจุดล็อก (anchor point) xy พร้อม width และ height เพิ่ม rectangle patch เข้าไปใน s

ใช้เมธอด twinx() เพื่อสร้าง axes แยกที่ใช้แกน X ร่วมกันแต่มีแกน Y แยกกัน ขั้นตอนการทำงาน กำหนดขนาดรูปภาพและปรับระยะห่างระหว่างและรอบๆ subplots สร้าง DataFrame ของ Pandas พร้อมคอลัมน์ 1 และ 2 พล็อต DataFrame ด้วยเมธอด plot() โดยกำหนด kind=bar ใช้เมธอด twinx() สร้าง axes แยกที่ใช้แกน X ร่วมกัน พล็อต

ใช้เมธอด scatter เพื่อสร้างการกระจายร่วมแบบ Bivariate ขั้นตอนการทำงาน กำหนดขนาดรูปภาพและปรับระยะห่างระหว่างและรอบๆ subplots สร้างข้อมูล x และ y ด้วย numpy สร้าง figure และชุด subplots พล็อต x และ y ด้วยเมธอด scatter() ใช้เมธอด show() เพื่อแสดงรูปภาพ ตัวอย่างโค้ด import numpy as np from matplotlib

ขั้นตอนการทำงาน กำหนดขนาดรูปภาพและปรับระยะห่างระหว่างและรอบๆ subplots สร้างข้อมูล x และ y ด้วย numpy สร้าง figure และชุด subplots พล็อต x และ y ด้วยเมธอด hist2d() ตั้งชื่อเรื่องของกราฟ ใช้เมธอด show() เพื่อแสดงรูปภาพ ตัวอย่างโค้ด import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt plt.rcPara

ขั้นตอนการทำงาน กำหนดขนาดรูปภาพและปรับระยะห่างระหว่างและรอบๆ subplots สร้างข้อมูล x และ y ด้วย numpy สร้าง figure และชุด subplots พล็อต x และ y ด้วยเมธอด hexbin() ตั้งชื่อเรื่องของกราฟ ใช้เมธอด show() เพื่อแสดงรูปภาพ ตัวอย่างโค้ด import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt plt.rcPara

ใช้เมธอด polyfit() และ poly1d() ของ numpy เพื่อหาจุดข้อมูลของเส้นแนวโน้ม ขั้นตอนการทำงาน กำหนดขนาดรูปภาพและปรับระยะห่างระหว่างและรอบๆ subplots สร้างข้อมูล x และ y ด้วย numpy สร้าง figure และชุด subplots พล็อตจุดข้อมูล x และ y หาข้อมูลเส้นแนวโน้มด้วย polyfit() และ poly1d() พล็อต x และ p(x) ด้วยเมธอ

ขั้นตอนการทำงาน กำหนดขนาดรูปภาพและปรับระยะห่างระหว่างและรอบๆ subplots สร้างข้อมูล x, y และ z ด้วย numpy ใช้เมธอด imshow() แสดงข้อมูลเป็นภาพบนกริด 2D สร้าง colorbar สำหรับ ScalarMappable instance ใช้ axes ของ colorbar ตั้งค่าคุณสมบัติฟอนต์ เช่น ทำให้ตัวหนา ใช้เมธอด show() เพื่อแสดงรูปภาพ ตัวอย่างโ

ขั้นตอนการทำงาน กำหนดขนาดรูปภาพและปรับระยะห่างระหว่างและรอบๆ subplots สร้างข้อมูล x, y และ z ด้วย numpy ใช้เมธอด imshow() แสดงข้อมูลเป็นภาพบนกริด 2D สร้าง ticks ด้วย numpy ในช่วงค่าต่ำสุดและสูงสุดของ z สร้าง colorbar สำหรับ ScalarMappable instance พร้อมกำหนด ticks=ticks ใช้เมธอด show() เพื่อแสดงรู

สามารถใช้เมธอด plot_surface() และ contourf() เพื่อสร้างกราฟผิว 3 มิติพร้อมการฉายเส้นระดับได้ ขั้นตอนการทำงาน กำหนดขนาดรูปภาพและปรับระยะห่างระหว่างและรอบๆ subplots สร้างข้อมูล x, y, X, Y และ Z ด้วย numpy สร้าง figure ใหม่หรือเปิดใช้งาน figure ที่มีอยู่ด้วยเมธอด figure() เพิ่ม axes แบบ 3D เข้าไปใน f

ขั้นตอนการทำงาน กำหนดขนาดรูปภาพและปรับระยะห่างระหว่างและรอบๆ subplots สร้างข้อมูลจุด x ด้วย numpy พล็อตกราฟ x, sin(x) และ cos(x) ด้วยเมธอด plot() วางตำแหน่ง legend ด้วยเมธอด legend() และเริ่มต้นการตั้งค่า วนลูปผ่านเมธอด legend.get_texts() เพื่อตั้งค่าการจัดตำแนวแนวนอน ใช้เมธอด show() เพื่อแสดงรูปภ

ขั้นตอนการทำงาน กำหนดขนาดรูปภาพและปรับระยะห่างระหว่างและรอบๆ subplots สร้างข้อมูลสุ่ม x, y และ z ด้วย numpy สร้าง figure และชุดของ subplots สร้างกราฟกระจาย (scatter plot) วาดแถบสี (colorbar) ใน axes ที่มีอยู่ โดยใช้ instance ของ scalar mappable จากจุดกระจาย ใช้เมธอด show() เพื่อแสดงรูปภาพ ตัวอย่า

Seaborn heatmap() มีพารามิเตอร์ annot=True และ fmt สำหรับจัดรูปแบบตัวเลข แต่ไม่มีพารามิเตอร์โดยตรงสำหรับเพิ่มหน่วย (Units) ต้องปรับ Text Objects หลังสร้าง Heatmap วิธีการ สร้าง Heatmap ด้วย sns.heatmap(annot=True, fmt=.1f) เข้าถึง Text Objects ผ่าน ax.texts วนลูปเพิ่มหน่วย (เช่น %, °

การเปลี่ยน Font Name (Font Family) ของข้อความใน Legend Matplotlib สามารถทำได้หลายวิธี: ผ่าน rcParams (Global), พารามิเตอร์ legend(), หรือปรับ Text Object โดยตรงหลังสร้าง Legend วิธีที่ 1: ใช้ rcParams (Global - ส่งผลทุก Legend) import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # ตั้งค่า Global Fo

การวาดวงกลม (Circle) ทับบนภาพ (Image) ใน Matplotlib ใช้ Class Circle จาก matplotlib.patches ร่วมกับ imshow() แสดงภาพพื้นหลัง ขั้นตอน อ่านภาพด้วย plt.imread() หรือ cv2.imread() สร้าง Figure และ Axes แสดงภาพด้วย ax.imshow() สร้าง Circle Object พร้อมตำแหน่ง รัศมี สี เพิ่ม Patch ลง