ในการทำ radar (spider) chart หลายเหลี่ยมใน Python สามารถทำตามขั้นตอนดังนี้: ขั้นตอน ตั้งค่าขนาดรูปและปรับ padding ระหว่างและรอบ subplots สร้าง Pandas dataframe คอลัมน์ sports และ values สร้าง figure ใหม่หรือ activate existing figure เพิ่ม ax ให้ figure เป็นส่วนของ subplot arrangement จากค่า data f

ในการวาด multivariate function ใน Python สามารถทำตามขั้นตอนดังนี้: ขั้นตอน ตั้งค่าขนาดรูปและปรับ padding ระหว่างและรอบ subplots สร้างข้อมูล x, y, z สุ่มด้วย numpy สร้าง figure และชุด subplots สร้าง scatter plot ด้วย x, y, z สร้าง colorbar สำหรับ ScalarMappable instance s แสดงรูปด้วยเมธอด show()

ในการวาด multiple boxplots ในกราฟเดียวด้วย Pandas หรือ Matplotlib สามารถทำตามขั้นตอนดังนี้: ขั้นตอน ตั้งค่าขนาดรูปและปรับ padding ระหว่างและรอบ subplots สร้าง Pandas data frame สองคอลัมน์ วาด data frame ด้วยเมธอด plot() กำหนด kind=boxplot แสดงรูปด้วยเมธอด show() ตัวอย่าง import pandas as pd imp

ในการตั้งค่า local rcParams หรือ rcParams สำหรับ figure เดียวใน matplotlib สามารถทำตามขั้นตอนดังนี้: ขั้นตอน ตั้งค่าขนาดรูปและปรับ padding ระหว่างและรอบ subplots เริ่มต้นตัวแปร N เก็บจำนวนข้อมูลตัวอย่าง สร้างข้อมูล x และ y ด้วย numpy คืนค่า context manager สำหรับเปลี่ยน rcParams ชั่วคราว เพิ่ม sub

ในการจัดรูปแบบ float ด้วย LaTeX formatter ของ matplotlib สามารถทำตามขั้นตอนดังนี้: ขั้นตอน ตั้งค่าขนาดรูปและปรับ padding ระหว่างและรอบ subplots สร้างข้อมูล x และ y ด้วย numpy วาดข้อมูล x, y ด้วยเมธอด plot() เติมสีพื้นที่ใต้เส้นโค้ง ตั้งค่าชื่อรูปด้วย LaTeX representation แสดงรูปด้วยเมธอด show()

ในการทำให้สีเส้นเปลี่ยนตามดัชนีข้อมูลสำหรับ line graph ใน matplotlib สามารถทำตามขั้นตอนดังนี้: ขั้นตอน ตั้งค่าขนาดรูปและปรับ padding ระหว่างและรอบ subplots สร้างข้อมูล x และ y ด้วย numpy ได้ขีดจำกัดเล็ก dydx ได้ข้อมูล points และ segments ด้วย numpy สร้าง figure และชุด subplots สร้าง class ที่ norm

ในการวาดกราฟ aggregated by date pandas dataframe สามารถทำตามขั้นตอนดังนี้: ขั้นตอน ตั้งค่าขนาดรูปและปรับ padding ระหว่างและรอบ subplots สร้าง data frame df ข้อมูลตาราง 2 มิติ ได้ค่า aggregated by date pandas dataframe วาด df (ขั้นตอน 3) ด้วย kind=bar แสดงรูปด้วยเมธอด show() ตัวอย่าง import numpy

ในการสร้าง boxplot แบ่งตามคอลัมน์ใน Python class สามารถทำตามขั้นตอนดังนี้: ขั้นตอน ตั้งค่าขนาดรูปและปรับ padding ระหว่างและรอบ subplots สร้าง Pandas data frame ข้อมูลตาราง 2 มิติ คำนวณ histogram ของชุดข้อมูล สร้าง boxplot stratified by column แสดงรูปด้วยเมธอด show() ตัวอย่าง import pandas as pd

ในการรวมสอง heatmaps ใน seaborn สามารถทำตามขั้นตอนดังนี้: ขั้นตอน ตั้งค่าขนาดรูปและปรับ padding ระหว่างและรอบ subplots สร้างสอง Pandas data frames สร้าง figure และชุด subplots ax1 และ ax2 วาด rectangular data as color-encoded matrix บน ax1 และ ax2 ย้าย ticks และ ticklabels (ถ้ามี) ไปขวาของ axes รั

ในการทำ histogram bins พื้นที่เท่ากัน (equal area) ใน matplotlib สามารถทำตามขั้นตอนดังนี้: ขั้นตอน ตั้งค่าขนาดรูปและปรับ padding ระหว่างและรอบ subplots สร้างข้อมูลสุ่มด้วย numpy วาด histogram ด้วยเมธอด equal_area ทำให้พื้นที่ patches เท่ากัน แสดงรูปด้วยเมธอด show() ตัวอย่าง import numpy as np fr

ในการสร้าง multiple series scatter plots เชื่อมจุดด้วย seaborn สามารถทำตามขั้นตอนดังนี้: ขั้นตอน ตั้งค่าขนาดรูปและปรับ padding ระหว่างและรอบ subplots สร้าง Pandas data frame ข้อมูลตาราง 2 มิติ Multi-plot grid สำหรับ plotting conditional relationships Apply plotting function ให้แต่ละ facet subset ข

ในการล้าง figure ทั้งหมดใน matplotlib ใช้เมธอด close(all) ขั้นตอน ตั้งค่าขนาดรูปและปรับ padding ระหว่างและรอบ subplots สร้าง figure ชื่อ First Figure สร้าง figure อีกอันชื่อ Second Figure ปิด figure ทั้งหมดด้วย close(all) แสดงรูปด้วยเมธอด show() ตัวอย่าง from matplotlib import pyplot as plt plt.

ในการลบแกน Y จากรูปที่สร้างด้วย Pylab สามารถดึงแกนปัจจุบันของ plot และใช้เมธอด set_visible(False) ขั้นตอน ตั้งค่าขนาดรูปและปรับ padding ระหว่างและรอบ subplots สร้างข้อมูล x, y ด้วย numpy วาดข้อมูล x, y ด้วยเมธอด plot() ดึงแกนปัจจุบันของรูปปัจจุบัน ตั้งค่า visibility เป็น False สำหรับแกน Y แสดงรูปด

ในการหลีกเลี่ยง error bars ทับซ้อนใน matplotlib สามารถทำตามขั้นตอนดังนี้: ขั้นตอน ตั้งค่าขนาดรูปและปรับ padding ระหว่างและรอบ subplots สร้างรายการชื่อ ได้ข้อมูล y1, y2 และ errors ye1, ye2 สร้าง figure และชุด subplots สร้าง mutable 2D affine transformation trans1 และ trans2 วาด y versus x พร้อม err

ในการ scatter อาร์เรย์ 2D numpy ใน matplotlib สามารถทำตามขั้นตอนดังนี้: ขั้นตอน ตั้งค่าขนาดรูปและปรับ padding ระหว่างและรอบ subplots สร้างข้อมูลสุ่ม 100×3 dimension ใช้เมธอด scatter() วาดอาร์เรย์ 2D numpy คือ data แสดงรูปด้วยเมธอด show() ตัวอย่าง import numpy as np from matplotlib import pyplot

ในการตั้งค่า xticklabels สำหรับวันที่ใน matplotlib สามารถทำตามขั้นตอนดังนี้: ขั้นตอน ตั้งค่าขนาดรูปและปรับ padding ระหว่างและรอบ subplots สร้างรายการ epochs และ values สองรายการ ได้รายการวันที่จาก epochs สร้าง figure และชุด subplots วาดวันที่และ values ด้วยเมธอด plot() ตั้งค่า xticklabels ได้ date

ในการได้ผิว 3D สีผ่าน Python สามารถทำตามขั้นตอนดังนี้: ขั้นตอน ตั้งค่าขนาดรูปและปรับ padding ระหว่างและรอบ subplots สร้างข้อมูล x และ y ด้วย numpy ได้ข้อมูล 3D คือ z สร้าง figure ใหม่หรือ activate existing figure ได้ 3D axes สร้าง surface plot แสดงรูปด้วยเมธอด show() ตัวอย่าง import numpy as np

ในการ unset sharex และ sharey จากสอง axes ใน matplotlib สามารถใช้ none คือ False หรือ none แกน X หรือ Y ของแต่ละ subplot จะเป็นอิสระต่อกัน ขั้นตอน ตั้งค่าขนาดรูปและปรับ padding ระหว่างและรอบ subplots เริ่มต้นตัวแปร rows และ cols สร้าง figure และชุด subplots วนลูป axes ที่ rows=2 และ cols=4 วาดข้อม

ในการแสดงพิกัดจุดบน plot ใน Python สามารถทำตามขั้นตอนดังนี้: ขั้นตอน ตั้งค่าขนาดรูปและปรับ padding ระหว่างและรอบ subplots เริ่มต้นตัวแปร N และสร้างข้อมูล x, y ด้วย numpy Zip x และ y; วนลูปและวางพิกัดด้วย annotate แสดงรูปด้วยเมธอด show() ตัวอย่าง import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np

ในการตั้งค่าขนาดและ alpha ของ legend marker ใน matplotlib สามารถทำตามขั้นตอนดังนี้: ขั้นตอน ตั้งค่าขนาดรูปและปรับ padding ระหว่างและรอบ subplots เริ่มต้นตัวแปร N เก็บจำนวนข้อมูลตัวอย่าง วาดข้อมูล x และ y ด้วย marker=* วาง legend บนรูป ตั้งค่าขนาด marker และค่า alpha ของ marker แสดงรูปด้วยเมธอด sho