ฟังก์ชัน expm() ของแพ็กเกจ scipy.linalg ใช้สำหรับคำนวณเลขยกกำลังของเมทริกซ์โดยใช้การประมาณค่า Padé การประมาณค่า Padé เป็นการประมาณค่า ที่ดีที่สุด ของฟังก์ชันด้วยฟังก์ชันตรรกยะของอันดับที่กำหนด ภายใต้เทคนิคนี้ ชุดกำลังของค่าประมาณจะตรงกับชุดกำลังของฟังก์ชันที่กำลังประมาณค่า ไวยากรณ์ scipy.linalg.expm

ฟังก์ชัน sinm() ของแพ็กเกจ scipy.linalg ใช้สำหรับคำนวณไซน์ของเมทริกซ์อินพุต ฟังก์ชันนี้ใช้ expm ในการคำนวณเลขยกกำลังของเมทริกซ์ ไวยากรณ์ scipy.linalg.sinm(x) โดยที่ x คืออาร์เรย์อินพุต ตัวอย่างที่ 1 พิจารณาตัวอย่างต่อไปนี้: # นำเข้าไลบรารีที่จำเป็น from scipy import linalg import numpy as np # กำหน

ฟังก์ชัน cosm() ของแพ็กเกจ scipy.linalg ใช้สำหรับคำนวณโคไซน์ของเมทริกซ์อินพุต ฟังก์ชันนี้ใช้ expm ในการคำนวณเลขยกกำลังของเมทริกซ์ ไวยากรณ์ scipy.linalg.cosm(x) โดยที่ x คืออาร์เรย์อินพุต ตัวอย่างที่ 1 พิจารณาตัวอย่างต่อไปนี้: # นำเข้าไลบรารีที่จำเป็น from scipy import linalg import numpy as np # กำ

ฟังก์ชัน tanm() ของแพ็กเกจ scipy.linalg ใช้สำหรับคำนวณทังเจนท์ของเมทริกซ์อินพุต ฟังก์ชันนี้ใช้ expm ในการคำนวณเลขยกกำลังของเมทริกซ์ ไวยากรณ์ scipy.linalg.tanm(x) โดยที่ x คืออาร์เรย์อินพุตหรือเมทริกซ์สี่เหลี่ยมจัตุรัส ฟังก์ชันจะคืนค่าทังเจนท์ของเมทริกซ์ x ตัวอย่างที่ 1 พิจารณาตัวอย่างต่อไปนี้: # นำเ

ฟังก์ชัน interp1d() ของแพ็กเกจ scipy.interpolate ใช้สำหรับ interpolate ฟังก์ชัน 1 มิติ รับอาร์เรย์ค่า x และ y เพื่อประมาณฟังก์ชัน y = f(x) จากนั้นใช้ interpolation หาค่าใหม่ Syntax scipy.interpolate.interp1d(x, y) ที่ x คืออาร์เรย์ 1 มิติค่าจริง y คืออาร์เรย์ N มิติค่าจริง ความยาวของ y ตามแกน inter

ในการตั้งค่าค่า axis multiplier ใน matplotlib สามารถทำตามขั้นตอนดังนี้: ขั้นตอน ตั้งค่าขนาดรูปและ ปรับ padding ระหว่างและรอบ subplots สร้างข้อมูล x ด้วย numpy วาด x และ x2 ด้วยเมธอด plot() ดึง current axis ของ figure เริ่มต้นตัวแปร multiplier ค่าของ axis multiplier ตั้งค่า tick บน integer multiple

ในการเลื่อนตำแหน่ง colorbar ไปขวาใน matplotlib สามารถทำตามขั้นตอนดังนี้: ขั้นตอน นำเข้า numpy และ matplotlib ตั้งค่าขนาดรูปและปรับ padding ระหว่างและรอบ subplots เริ่มต้นตัวแปร N เก็บจำนวนข้อมูลตัวอย่าง สร้างข้อมูล x และ y ด้วย numpy สร้าง scatter plot ด้วยเมธอด scatter() พร้อม x, y เพิ่ม colorbar

ในการวาดแท่งแนวนอนหลายแท่งในกราฟเดียวด้วย matplotlib สามารถทำตามขั้นตอนดังนี้: ขั้นตอน นำเข้าไลบรารี pandas, matplotlib, และ numpy ตั้งค่าขนาดรูปและปรับ padding ระหว่างและรอบ subplots สร้างอาร์เรย์สำหรับตำแหน่งแท่งแนวนอน เริ่มต้นตัวแปร width สำหรับความกว้างแท่ง สร้าง horizontal bar plot ตั้งค่า Y-

ในการเปลี่ยนขนาดฟอนต์ของ xticks ใน matplotlib plot ใช้พารามิเตอร์ fontsize ขั้นตอน นำเข้า matplotlib และ numpy ตั้งค่าขนาดรูปและปรับ padding ระหว่างและรอบ subplots สร้างข้อมูล x และ y ด้วย numpy วาดข้อมูล x และ y ด้วยเมธอด plot() ตั้งค่าขนาดฟอนต์ xticks ด้วยเมธอด xticks() แสดงรูปด้วยเมธอด show()

ในการแสดงค่าบนมาตราส่วนลอการิทึม (logarithmic scale) ใน matplotlib ใช้ yscale(log) ขั้นตอน นำเข้า matplotlib และ numpy ตั้งค่าขนาดรูปและปรับ padding ระหว่างและรอบ subplots สร้างข้อมูล x และ y ด้วย numpy ใช้ yscale(log) เพื่อแสดงค่าบนมาตราส่วนลอการิทึม วาด x และ y ด้วยเมธอด plot วาง legend บนรูป แส

ในการหลีกเลี่ยงการซ้ำสีเส้นใน matplotlib.pyplot สามารถทำตามขั้นตอนดังนี้: ขั้นตอน ตั้งค่าขนาดรูปและปรับ padding ระหว่างและรอบ subplots สร้างข้อมูล x และ y ด้วย numpy วาดข้อมูล x และ y ด้วยเมธอด plot() ในเมธอด plot() ใช้ค่า hexadecimal เฉพาะตัวสำหรับแอตทริบิวต์ color เช่น color=#980ab5 เพื่อตั้งค่า

Gantt charts ใช้กันอย่างแพร่หลายในการวางแผนโครงการแสดงตารางเวลา เป็นประเภท bar chart แสดง tasks บนแกน Y และช่วงเวลาบนแกน X ความกว้างของแท่งแนวนอนแสดงระยะเวลาแต่ละกิจกรรม ในการวาด Gantt chart ใน matplotlib ใช้เมธอด broken_barh() ขั้นตอน ตั้งค่าขนาดรูปและปรับ padding ระหว่างและรอบ subplots สร้าง fi

ในกราฟิกคอมพิวเตอร์ 3D voxel แทนค่าบนกริดปกติในพื้นที่ 3 มิติ กล่าวได้ว่า voxel คือ 3D equivalent ของ pixel ใน 2D Pixel คือสี่เหลี่ยมในภาพ 2D มีตำแหน่งในกริด 2D และค่าสีเดียว ในขณะที่ voxel คือลูกบาศก์ในโมเดล 3D มีตำแหน่งในกริด 3D และค่าสีเดียว ในการแสดง voxels ด้วย matplotlib สามารถทำตามขั้นตอนดัง

ในการวาดเส้นเรียบ (smooth line) ด้วย matplotlib สามารถทำตามขั้นตอนดังนี้: ขั้นตอน ตั้งค่าขนาดรูปและปรับ padding ระหว่างและรอบ subplots สร้างรายการข้อมูล x และ y วาดข้อมูล x และ y สร้าง x_new และ bspline สำหรับเส้นเรียบ ได้ y_new คำนวณ coefficients ของ interpolating B-spline วาด x_new และ y_new ด้ว

ในการจัดการค่า NaN ขณะวาด boxplot ด้วย Python สามารถทำตามขั้นตอนดังนี้: ขั้นตอน ตั้งค่าขนาดรูปและปรับ padding ระหว่างและรอบ subplots เริ่มต้นตัวแปร N สำหรับตัวอย่างข้อมูลและ range สร้าง random spread, center data, flier high/low, concatenated data, และ filtered data สร้าง box plot ด้วยเมธอด boxplo

ในการตั้งค่าสีเส้นส้มและระบุ marker ใน matplotlib สามารถทำตามขั้นตอนดังนี้: ขั้นตอน ตั้งค่าขนาดรูปและปรับ padding ระหว่างและรอบ subplots สร้างข้อมูล x และ y ด้วย numpy วาดข้อมูล x และ y ด้วยแอตทริบิวต์ color=orange และ marker=* แสดงรูปด้วยเมธอด show() ตัวอย่าง import matplotlib.pyplot as plt imp

ในการเติมพื้นที่ด้วย hatch เท่านั้น (ไม่มีสีพื้นหลัง) ใน matplotlib สามารถทำตามขั้นตอนดังนี้: ขั้นตอน ตั้งค่าขนาดรูปและปรับ padding ระหว่างและรอบ subplots เริ่มต้นตัวแปร n เก็บจำนวนข้อมูลตัวอย่าง สร้าง figure และชุด subplots วาดข้อมูล x และ y เติมพื้นที่ระหว่าง x และ y ด้วย hatch วงกลม edgecolor=b

ในการระบุสีต่างกันสำหรับแท่งต่างๆ ใน matplotlib histogram สามารถทำตามขั้นตอนดังนี้: ขั้นตอน ตั้งค่าขนาดรูปและปรับ padding ระหว่างและรอบ subplots สร้าง figure และชุด subplots วาด histogram ด้วยข้อมูลสุ่ม 100 ตัวอย่าง วนลูปในช่วงจำนวน bins ตั้งค่า facecolor สุ่มสำหรับแต่ละแท่ง แสดงรูปด้วยเมธอด show(

ในการลบค่า NaN จาก dataframe โดยไม่ใช้ fillna หรือ interpolate สามารถทำตามขั้นตอนดังนี้ (ตัวอย่างใช้ interpolate เพื่อแสดงการเติมค่า): ขั้นตอน ตั้งค่าขนาดรูปและปรับ padding ระหว่างและรอบ subplots สร้างอาร์เรย์เพื่อทำ Pandas data frame One-dimensional ndarray พร้อม axis labels (รวม time series) Plo

ในการเพิ่ม legend ใน 3D scatterplot ด้วย scatter() ใน matplotlib สามารถทำตามขั้นตอนดังนี้ (ตัวอย่างใช้ plot() แทน scatter() เพื่อให้ legend ทำงานง่ายขึ้น): ขั้นตอน ตั้งค่าขนาดรูปและปรับ padding ระหว่างและรอบ subplots เริ่มต้นตัวแปร N เก็บจำนวนข้อมูลตัวอย่าง สร้างข้อมูล x และ y สร้าง z1 และ z2 เป็น