ภาพรวม สาธิตการตั้งค่า Aspect Ratio ของ 3D Surface Plot ด้วย set_aspect(auto) ขั้นตอน สร้าง Figure และ 3D Axes ด้วย projection=3d สร้าง Grid ข้อมูล R, Y และค่า Z พลอต Surface ด้วย plot_surface() ตั้งค่า Aspect Ratio: ax.set_aspect(auto) ปรับมุมมอง azim, elev บันทึกภาพและแสดงผล ตัวอย่างโค้ด from

ภาพรวม การใช้ Gaussian Filter บนภาพที่มีค่า NaN จะทำให้ค่าทั้งหมดกลายเป็น NaN (เพราะ NaN กระจายไปทั่ว Kernel) ขั้นตอน สร้าง Figure และ Subplots (2 แถว) สร้าง Matrix 4x4 มีค่า NaN ปนอยู่ แสดงภาพต้นฉบับด้วย imshow() ใช้ scipy.ndimage.gaussian_filter กรองภาพ แสดงภาพหลังกรอง ตัวอย่างโค้ด import num

ภาพรวม สาธิตการวาด Parametric Curve โดยที่ X และ Y เป็นฟังก์ชันของพารามิเตอร์ t ตัวอย่าง: Cardioid (หัวใจ) r = 0.5 + cos(t), x = r * cos(t), y = r * sin(t) ขั้นตอน ตั้งค่าจำนวนจุด N สร้าง t ด้วย np.linspace(0, 2π, N) คำนวณ r, x, y สร้าง Figure, Subplot และพลอต ax.plot(x, y) แสดงผล ตัวอย่างโค้ด

ภาพรวม Matplotlib ไม่มีฟังก์ชันโดยตรงสำหรับพลอตสมการ Implicit (เช่น sin(x) - cos(y)² = 0) แต่สามารถทำได้โดยใช้ Contour Plot ขั้นตอน (Contour Method) สร้าง Grid X, Y ด้วย np.meshgrid คำนวณค่าสมการ Z = f(X, Y) ใช้ plt.contour(X, Y, Z, levels=[0]) เพื่อพลอตเส้น Contour ระดับ 0 แสดงผล ตัวอย่างโค้ด

ภาพรวม สาธิตการดึง Tick Labels แบบ Minor (ซึ่งยังไม่ได้ตั้งค่า) ก่อนแสดงกราฟ จะได้รายการว่าง ขั้นตอน สร้างข้อมูล X สร้าง Subplot และตั้งค่า Major Ticks และ Labels ดึง Minor Tick Labels ด้วย get_xticklabels(which=minor) พิมพ์ผลลัพธ์ (จะเป็นลิสต์ว่าง) แสดงกราฟ ตัวอย่างโค้ด from matplotlib import

ภาพรวม ใช้ twinx() (แบ่งแกน Y) หรือ twiny() (แบ่งแกน X) เพื่อพลอตข้อมูลที่มี Scale ต่างกันบนแกนร่วม ขั้นตอน (twinx - แบ่งแกน Y) สร้าง Figure และ Axes ด้วย plt.subplots() พลอตข้อมูลชุดแรกบน Axes เดิม (แกน Y ซ้าย) สร้าง Twin Axes ด้วย ax1.twinx() (แกน Y ขวา) พลอตข้อมูลชุดที่สองบน Twin Axes ปรับ Lay

ภาพรวม สาธิตการตั้งค่า Axes Labels ให้เป็น Bold โดยใช้ LaTeX Markup $\bf{...}$ ใน Matplotlib ขั้นตอน สร้างข้อมูล X, Y ด้วย NumPy สร้าง Subplot และตั้งค่า Ticks พลอตข้อมูล ตั้งค่า Tick Labels ด้วย $\bf{...}$ สำหรับ Bold ตั้งค่า Font Family (ตัวอย่าง: Comic Sans MS) ปรับ Layout และแสดงผล ตัวอย่าง

ภาพรวม สาธิตการพลอตจุดกระจาย (Scatter Plot) เพื่อแสดงระบบพิกัดคาร์ทีเซียน 2 มิติ ขั้นตอน ตั้งค่าจำนวนจุด N สร้างข้อมูลสุ่ม X, Y ด้วย NumPy พลอตด้วย plt.scatter(x, y) แสดงผล ตัวอย่างโค้ด import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams[figure.figsize] = [7.00, 3.50] plt.rcParams[

ภาพรวม สาธิตการใช้ Font Properties เพื่อให้ฟอนต์ใน Matplotlib ใกล้เคียงกับ LaTeX Output โดยใช้ฟอนต์ภายนอก ขั้นตอน โหลด Font Properties จากไฟล์ TTF สร้างข้อมูล X, Y (y = sin(x)) พลอตด้วย Label ใช้ LaTeX Syntax r$\sin (x)$ ตั้งค่า Title ด้วย Font Properties ที่โหลดมา แสดงผล ตัวอย่างโค้ด import nu

ภาพรวม ใช้ tick_params() เพื่อปรับความยาวและความหนาของ Major และ Minor Ticks ขั้นตอน สร้าง Subplot และพลอตข้อมูล เปิด Minor Ticks ด้วย minorticks_on() ตั้งค่า Major Ticks: length=20, width=2 ตั้งค่า Minor Ticks: length=10, width=1 แสดงผล ตัวอย่างโค้ด from matplotlib import pyplot as plt plt.rc

ภาพรวม ใช้ set_xticklabels() และ set_yticklabels() พร้อมพารามิเตอร์ rotation เพื่อหมุนป้ายกำกับแกน ขั้นตอน สร้างข้อมูล Tick positions สร้าง Subplot และตั้งค่า Ticks ตั้งค่า Tick Labels พร้อม rotation=45 ปรับ Padding ระหว่าง Ticks และ Labels ด้วย tick_params(pad=15) ตั้งค่าทิศทาง Ticks ให้ชี้เข้าไ

ภาพรวม สาธิตการวาดวงกลม (Circle) พร้อมกำหนดสีขอบ (Edge Color) และความหนาขอบ ขั้นตอน สร้าง Figure และ Subplot สร้าง Circle Patch ด้วย matplotlib.patches.Circle กำหนด center, radius, edgecolor, linewidth เพิ่ม Patch ลง Axes ด้วย ax.add_patch() เพิ่มข้อความภายในวงกลมด้วย plt.text() ตั้งค่า Limit และ

ภาพรวม สาธิตการสร้าง Bar Chart จาก Pandas DataFrame โดยใช้เมธอด plot(kind=bar) ขั้นตอน สร้าง Dictionary ข้อมูล แปลงเป็น Pandas DataFrame เรียก df.plot(kind=bar) แสดงผลด้วย plt.show() ตัวอย่างโค้ด import pandas as pd from matplotlib import pyplot as plt plt.rcParams[figure.figsize] = [7.00, 3.5

ภาพรวม สาธิตการตั้งค่าฟอนต์ Tick Labels ให้เป็น Bold โดยใช้ LaTeX Markup ใน Matplotlib ขั้นตอน สร้างข้อมูล X, Y ด้วย NumPy สร้าง Subplot และตั้งค่า Ticks พลอตข้อมูล ตั้งค่า Tick Labels ด้วย LaTeX $\bf{...}$ สำหรับ Bold ปรับ Layout และแสดงผล ตัวอย่างโค้ด import numpy as np import matplotlib.pypl

ภาพรวม ใช้ Event button_release_event เพื่อจับพิกัดเมื่อปล่อยปุ่มเมาส์ รวมถึงปุ่มที่กด (Left/Right/Middle) ขั้นตอน ตั้งค่า Figure และ Subplot พลอตข้อมูลตัวอย่าง ผูกฟังก์ชัน onclick กับ button_release_event ใน Callback พิมพ์ event.button, event.xdata, event.ydata แสดงกราฟ ตัวอย่างโค้ด from matpl

ภาพรวม ใช้ Event button_press_event เพื่อจับพิกัด (x, y) เมื่อคลิกเมาส์บนกราฟ ขั้นตอน ตั้งค่า Figure size และ Padding สร้าง Figure และ Subplot พลอตเส้นข้อมูลตัวอย่าง ผูกฟังก์ชัน onclick กับ Event button_press_event ใน onclick พิมพ์ event.xdata และ event.ydata แสดงกราฟด้วย plt.show() ตัวอย่างโค้

ภาพรวม สาธิตวิธีทดสอบ Unit Test สำหรับฟังก์ชันที่พลอตกราฟ y = x² โดยตรวจสอบข้อมูล X, Y ที่ได้จาก Plot object ขั้นตอน สร้างฟังก์ชัน plot_sqr_curve(x) ที่พลอตและคืนค่า Plot object สร้าง Test Class 繼承 unittest.TestCase เขียนเมธอด test_curve_sqr_plot(): สร้างข้อมูล x และ y = x² เรียก plot_sqr_curve(

ภาพรวม สาธิตวิธีสร้างเว็บแอป Flask ที่แสดงกราฟ Matplotlib เป็นภาพ PNG ผ่าน Route ขั้นตอน สร้าง Flask App กำหนด Route /print-plot ในฟังก์ชัน View: สร้าง Figure และ Axis สร้างข้อมูลสุ่ม xs, ys พลอตด้วย axis.plot(xs, ys) เขียน Figure ลง BytesIO buffer คืนค่า Response พร้อม mimetype image/png รันเ

ภาพรวม สาธิตวิธีสร้างกราฟหลายแผ่นพร้อม Colorbar แยกต่างหากใน Matplotlib โดยใช้ Subplots ขั้นตอน ตั้งค่าขนาด Figure และ Padding สร้าง Figure และ Subplots (ตัวอย่าง 2 แถว 1 คอลัมน์) สร้างข้อมูลสุ่มสำหรับแต่ละ Subplot แสดงข้อมูลด้วย imshow() เพิ่ม Colorbar ให้แต่ละแผ่นด้วย plt.colorbar() แสดงผลด้วย

ภาพรวม ให้ Linked List เริ่มต้นที่ head และจำนวนเต็ม m, n ให้เก็บโหนดแรก m ตัว แล้วลบโหนดถัดไป n ตัว ทำซ้ำจนถึงท้ายลิสต์ ตัวอย่าง อินพุต: [1,2,3,4,5,6,7,8], m=3, n=1 เก็บ 1,2,3 → ลบ 4 → เก็บ 5,6,7 → ลบ 8 → ผลลัพธ์: [1,2,3,5,6,7] โครงสร้างโหนด class ListNode: def __init__(self, val=0, next=Non