เมื่อต้องการลบโหนดจากกลางของ Circular Linked List ต้องสร้างคลาส Node ที่มีแอตทริบิวต์สองอย่าง: ข้อมูลในโหนด และการเข้าถึงโหนดถัดไป ใน Circular Linked List หัวและท้ายอยู่ติดกัน เชื่อมเป็นวงกลม ไม่มีค่า NULL ในโหนดสุดท้าย สร้างอีกคลาสหนึ่งมีฟังก์ชันเริ่มต้น หัวโหนดเริ่มต้นเป็น None และตัวแปร size เ

เมื่อต้องการหาค่าสูงสุดและต่ำสุดของโหนดใน Circular Linked List ต้องสร้างคลาส Node ที่มีแอตทริบิวต์สองอย่าง: ข้อมูลในโหนด และการเข้าถึงโหนดถัดไป ใน Circular Linked List หัวและท้ายอยู่ติดกัน เชื่อมเป็นวงกลม ไม่มีค่า NULL ในโหนดสุดท้าย สร้างอีกคลาสหนึ่งมีฟังก์ชันเริ่มต้น และหัวโหนดเริ่มต้นเป็น None

เมื่อต้องการแทรกโหนดใหม่ที่หัวของ Circular Linked List ต้องสร้างคลาส Node ที่มีแอตทริบิวต์สองอย่าง: ข้อมูลในโหนด และการเข้าถึงโหนดถัดไป ใน Circular Linked List หัวและท้ายอยู่ติดกัน เชื่อมเป็นวงกลม ไม่มีค่า NULL ในโหนดสุดท้าย สร้างอีกคลาสหนึ่งมีฟังก์ชันเริ่มต้น และหัวโหนดเริ่มต้นเป็น None กำหนดเม

เมื่อต้องการแทรกโหนดใหม่ที่ท้ายของ Circular Linked List ต้องสร้างคลาส Node ที่มีแอตทริบิวต์สองอย่าง: ข้อมูลในโหนด และการเข้าถึงโหนดถัดไป ใน Circular Linked List หัวและท้ายอยู่ติดกัน เชื่อมเป็นวงกลม ไม่มีค่า NULL ในโหนดสุดท้าย สร้างอีกคลาสหนึ่งมีฟังก์ชันเริ่มต้น และหัวโหนดเริ่มต้นเป็น None กำหนดเ

เมื่อต้องการแทรกโหนดใหม่ที่ตำแหน่งกลางของ Circular Linked List จำเป็นต้องสร้างคลาส Node ซึ่งมีแอตทริบิวต์สองอย่าง: ข้อมูลในโหนด และการเข้าถึงโหนดถัดไป ใน Circular Linked List หัวและท้ายจะอยู่ติดกัน เชื่อมต่อเป็นวงกลม ไม่มีค่า NULL ในโหนดสุดท้าย ต้องสร้างอีกคลาสหนึ่งที่มีฟังก์ชันเริ่มต้น และหัวโหน

เมื่อต้องการลบข้อมูลซ้ำออกจาก Circular Linked List จำเป็นต้องสร้างคลาส Node ในคลาสนี้มีแอตทริบิวต์สองอย่าง คือ ข้อมูลที่อยู่ในโหนด และการเข้าถึงโหนดถัดไปของ Linked List ใน Circular Linked List หัว (head) และท้าย (rear) จะอยู่ติดกัน พวกมันเชื่อมต่อกันเป็นวงกลม และไม่มีค่า NULL ในโหนดสุดท้าย จำเป็น

เพื่อบันทึกรูปภาพใน Python ด้วยคุณภาพสูงมาก คุณต้องทำตามขั้นตอนด้านล่าง: สร้างตัวแปร fig และ ax โดยใช้เมธอด subplots โดยที่ nrows และ ncols เริ่มต้นเป็น 1 วาดเส้นด้วยเมธอด plot() สามารถเพิ่มป้ายกำกับแกนได้ด้วย ylabel() และ xlabel() เพื่อให้ได้ภาพคุณภาพสูง สามารถใช้รูปแบบไฟล์ .eps สามารถเพิ่มค่า do

โดยใช้เมธอด subplot(row, col, index) เราสามารถแบ่งรูปเป็น row*col ส่วน และวาดกราฟที่ตำแหน่ง index ในโปรแกรมนี้ เราจะสร้างสองแผนภูมิในรูปเดียว ขั้นตอน สร้างจุด x, y1, y2 โดยใช้ numpy ด้วย nrows = 1, ncols = 2, index = 1 เพิ่ม subplot ให้กับรูปปัจจุบันโดยใช้เมธอด subplot() วาดเส้นโดยใช้จุด x และ y1

โดยใช้เมธอด plt.get_current_fig_manager() และ mng.full_screen_toggle() เราสามารถขยายขนาดกราฟให้เต็มหน้าจอได้ ขั้นตอน เพิ่ม subplot ให้กับรูปปัจจุบัน โดย nrow = 1, ncols = 1 และ index = 1 สร้างแผนภูมิพายด้วยลิสต์ [1, 2, 3] และเมธอด pie() คืนค่า figure manager ของรูปปัจจุบันโดยใช้เมธอด get_current_

โดยใช้เมธอด plt.text() เราสามารถเพิ่มขนาดฟอนต์ได้ ขั้นตอน ใช้เมธอด plt.plot() เพื่อสร้างเส้นด้วยสองลิสต์ที่ส่งผ่านอาร์กิวเมนต์ เพิ่มข้อความให้แกน ใช้เมธอด plt.text() เพื่อเพิ่มข้อความ *s* ที่ตำแหน่ง *x*, *y* ในพิกัดข้อมูล สามารถปรับแต่งขนาดฟอนต์ได้โดยการเปลี่ยนค่า font-size ใช้เมธอด plt.show() เพ

ในโปรแกรมนี้ เราต้องหาจำนวนหลักของจำนวนเต็มที่ผู้ใช้ป้อนเข้ามา ตัวอย่าง User Input: 123, Output: 3 User Input: 1987, Output: 4 อัลกอริทึม ขั้นตอนที่ 1: รับค่าจำนวนเต็มจากผู้ใช้ ขั้นตอนที่ 2: หารตัวเลขด้วย 10 และแปลงผลหารเป็นชนิดข้อมูล Integer ขั้นตอนที่ 3: หากผลหารไม่ใช่ 0 ให้เพิ่มตัวนับจำนวนหลัก

ในโปรแกรมนี้ เราต้องตรวจสอบว่าค่าทุกตัวใน NumPy array เป็นค่าที่ไม่ใช่ศูนย์หรือไม่ หากทุกค่าไม่ใช่ศูนย์ ผลลัพธ์จะเป็น True มิฉะนั้นจะเป็น False ขั้นตอนสำคัญที่สุดก่อนการเขียนโค้ดคือการติดตั้ง NumPy ด้วยคำสั่งต่อไปนี้: pip install numpy ตัวอย่าง Input: [1,2,3,4] Output: True Input: [0,1,2,3] Outp

ในโปรแกรมนี้ เราจะเปลี่ยนโครงสร้างสีของภาพจาก RGB เป็น Grayscale อัลกอริทึม ขั้นตอนที่ 1: นำเข้า OpenCV ขั้นตอนที่ 2: อ่านภาพต้นฉบับด้วย imread() ขั้นตอนที่ 3: แปลงเป็น Grayscale ด้วยฟังก์ชัน cv2.cvtColor() ตัวอย่างโค้ด import cv2 image = cv2.imread(colourful.jpg) cv2.imshow(Original,image) graysca

ในโปรแกรมนี้ เราจะวาดรูปทรงต่างๆ โดยใช้ Turtle Library ใน Python Turtle เป็นฟีเจอร์ของ Python คล้ายกระดานวาดภาพ ซึ่งให้คุณสั่งเต่าให้วาดทุกอย่างบนมัน รูปทรงที่เราจะวาดคือ สี่เหลี่ยมจัตุรัส, สี่เหลี่ยมผืนผ้า, วงกลม และหกเหลี่ยม อัลกอริทึม ขั้นตอนที่ 1: รับความยาวด้านสำหรับรูปทรงต่างๆ จากผู้ใช้ ขั้นต

ในโปรแกรมนี้ เราจะวาดสองเส้นโดยใช้ไลบรารี Matplotlib ก่อนเริ่มเขียนโค้ด เราต้องนำเข้าไลบรารี Matplotlib ก่อนด้วยคำสั่ง − Import matplotlib.pyplot as plt Pyplot เป็นชุดฟังก์ชันสไตล์คำสั่งที่ทำให้ Matplotlib ทำงานคล้าย MATLAB อัลกอริทึม ขั้นตอนที่ 1: นำเข้า matplotlib.pyplot ขั้นตอนที่ 2: กำหนดจุดของ

ในโปรแกรมนี้ เราจะแทนที่ หรือกล่าวอีกนัยหนึ่งคือ Reset Index เริ่มต้นใน Pandas DataFrame เราจะสร้าง DataFrame ก่อนและดู Index เริ่มต้น แล้วจึงแทนที่ Index เริ่มต้นนี้ด้วย Index ที่เรากำหนดเอง อัลกอริทึม ขั้นตอนที่ 1: กำหนด DataFrame ของคุณ ขั้นตอนที่ 2: กำหนด Index ของคุณเอง ขั้นตอนที่ 3: แทนที่ In

เราสามารถสร้าง Scatter Plot ด้วยเมธอด scatter() และเราสามารถตั้งค่าสีสำหรับแต่ละจุดข้อมูลได้ ขั้นตอน สร้างค่าสุ่ม (สำหรับ x และ y) ในรูปทรงที่กำหนด ใช้เมธอด np.random.rand() สร้าง Scatter Plot ของ y ต่อ x พร้อมขนาดและ/หรือสีของเครื่องหมายที่เปลี่ยนแปลงได้ ใช้เมธอด scatter โดยช่วงสีจะอยู่ในช่วง (0,

เราสามารถใช้ matplotlib.rcParams[backend] เพื่อ Override ค่า Backend ได้ ขั้นตอน ใช้เมธอด get_backend() คืนค่าชื่อ Backend ปัจจุบัน คือ ค่าเริ่มต้น Override ชื่อ Backend ใหม่ ใช้เมธอด get_backend() คืนค่าชื่อ Backend ปัจจุบัน คือ ค่าที่อัปเดตแล้ว ตัวอย่าง import matplotlib print(Before, Backend u

โดยใช้ Pandas เราสามารถสร้าง DataFrame และสร้าง Figure และ Axis ได้ หลังจากนั้น เราสามารถใช้เมธอด scatter เพื่อวาดจุดได้ ขั้นตอน สร้างลิสต์ของนักเรียน, คะแนนที่ได้รับ, และการเข้ารหัสสีสำหรับแต่ละคะแนน สร้าง DataFrame ด้วย DataFrame ของ Pandas ด้วยข้อมูลจากขั้นตอนที่ 1 สร้างตัวแปร fig และ ax ด้วยเม

ในโปรแกรมนี้ เราจะพิมพ์วันที่วันนี้ เมื่อวาน และพรุ่งนี้โดยใช้ไลบรารี NumPy อัลกอริทึม ขั้นตอนที่ 1: นำเข้าไลบรารี NumPy ขั้นตอนที่ 2: หาวันนี้ด้วยฟังก์ชัน datetime64() ขั้นตอนที่ 3: หาวันเมื่อวานโดยลบผลลัพธ์ของ timedelta64() จาก datetime64() ขั้นตอนที่ 4: หาวันพรุ่งนี้โดยบวกผลลัพธ์ของ timedelta64(