ป้ายกำกับ ชื่อเรื่อง และการบันทึกภาพ

จากการพล็อตสู่สิ่งพิมพ์

ป้ายกำกับแกนด้วย set_xlabel และ set_ylabel

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

fig, ax = plt.subplots(figsize=(7, 4))
x = np.arange(1, 13)
y = np.random.randint(100, 500, 12)
ax.plot(x, y, 'o-', color='steelblue')

ax.set_xlabel('Month', fontsize=12, labelpad=8)
ax.set_ylabel('Revenue (USD thousands)', fontsize=12, labelpad=8)
# plt.show()
plt.close()

ชื่อเรื่องด้วย set_title และ suptitle

fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2, figsize=(10, 4))
ax1.plot([1,2,3], [1,4,9])
ax1.set_title('Subplot One', fontsize=11)

ax2.bar(['A','B','C'], [3,7,2])
ax2.set_title('Subplot Two', fontsize=11)

# Shared figure title
fig.suptitle('Annual Overview Dashboard', fontsize=14, fontweight='bold', y=1.02)
plt.tight_layout()
plt.close()

การควบคุมป้ายกำกับค่าขีด

months = ['Jan', 'Feb', 'Mar', 'Apr', 'May', 'Jun',
          'Jul', 'Aug', 'Sep', 'Oct', 'Nov', 'Dec']
values = np.random.randint(200, 600, 12)

fig, ax = plt.subplots(figsize=(9, 4))
ax.bar(range(12), values, color='steelblue')
ax.set_xticks(range(12))
ax.set_xticklabels(months, rotation=45, ha='right', fontsize=10)
ax.set_ylabel('Revenue')
plt.tight_layout()
plt.close()

การจัดรูปแบบค่าขีด

from matplotlib.ticker import FuncFormatter

def millions_fmt(x, pos):
    return f'${x/1e6:.1f}M'

fig, ax = plt.subplots(figsize=(7, 4))
ax.bar(['Q1', 'Q2', 'Q3', 'Q4'], [1.2e6, 1.8e6, 2.1e6, 1.9e6], color='steelblue')
ax.yaxis.set_major_formatter(FuncFormatter(millions_fmt))
ax.set_title('Quarterly Revenue')
ax.set_ylabel('Revenue')
plt.tight_layout()
plt.close()

คำอธิบายสัญลักษณ์ด้วย ax.legend()

fig, ax = plt.subplots(figsize=(7, 4))
for region, color in [('East','steelblue'),('West','coral'),('North','green')]:
    ax.plot(range(12), np.random.randint(100, 400, 12),
            marker='o', label=region, color=color)

ax.legend(loc='upper right', ncol=1, framealpha=0.8, fontsize=10)
ax.set_title('Monthly Sales by Region')
plt.close()

การเพิ่มข้อความกำกับ

y_vals = np.array([120, 180, 310, 250, 420, 380, 290])
x_vals = np.arange(len(y_vals))
peak_idx = np.argmax(y_vals)

fig, ax = plt.subplots(figsize=(7, 4))
ax.plot(x_vals, y_vals, 'o-', color='steelblue')
ax.annotate(f'Peak: {y_vals[peak_idx]}',
            xy=(peak_idx, y_vals[peak_idx]),
            xytext=(peak_idx - 2, y_vals[peak_idx] + 30),
            arrowprops={'arrowstyle': '->', 'color': 'red'},
            fontsize=10, color='red')
plt.close()

การเพิ่มเส้นอ้างอิงแนวนอนและแนวตั้ง

fig, ax = plt.subplots(figsize=(7, 4))
ax.plot(range(10), np.random.randint(100, 400, 10), 'o-', color='steelblue')

# Target line
ax.axhline(y=250, color='red', linestyle='--', lw=1.5, label='Target')

# Event line
ax.axvline(x=5, color='orange', linestyle=':', lw=1.5, label='Campaign start')

ax.legend()
ax.set_title('Revenue vs Target')
plt.close()

การจัดรูปแบบด้วยธีม

# Apply a style globally
plt.style.use('seaborn-v0_8-whitegrid')
fig, ax = plt.subplots(figsize=(7, 4))
ax.plot(range(10), np.random.randn(10).cumsum())
ax.set_title('Seaborn Whitegrid Style')
plt.close()

# Reset to default
plt.rcdefaults()

การบันทึกรูปด้วย savefig()

fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 5))
ax.plot(range(10), np.random.randn(10), 'o-')
ax.set_title('Export Example')
ax.set_xlabel('Step')
ax.set_ylabel('Value')

# Save as PNG (screen quality)
fig.savefig('/tmp/chart_screen.png', dpi=150, bbox_inches='tight')

# Save as PDF (print quality)
fig.savefig('/tmp/chart_print.pdf', dpi=300, bbox_inches='tight')

plt.close()
print('Figures saved.')

ตัวอย่างสมบูรณ์: แผนภูมิรายงานที่จัดรูปแบบอย่างเรียบร้อย

from matplotlib.ticker import FuncFormatter

fig, ax = plt.subplots(figsize=(9, 5))
months = list(range(1, 13))
revenue = [120, 145, 132, 160, 175, 190, 210, 185, 220, 200, 240, 260]
peak = max(revenue)
peak_idx = revenue.index(peak)

ax.plot(months, revenue, 'o-', color='steelblue', lw=2, markersize=6)
ax.axhline(y=180, color='red', ls='--', lw=1.2, label='Target: $180K')
ax.annotate(f'Peak ${peak}K', xy=(peak_idx+1, peak),
            xytext=(peak_idx-1.5, peak+15),
            arrowprops={'arrowstyle': '->'}, fontsize=9)
ax.set_xticks(months)
ax.set_xticklabels(['Jan','Feb','Mar','Apr','May','Jun',
                    'Jul','Aug','Sep','Oct','Nov','Dec'], rotation=45, ha='right')
ax.yaxis.set_major_formatter(FuncFormatter(lambda x,p: f'${x:.0f}K'))
ax.set_title('2024 Monthly Revenue vs Target', fontsize=13, fontweight='bold')
ax.set_ylabel('Revenue')
ax.legend()
plt.tight_layout()
plt.close()

ตรวจสอบความเข้าใจ

สรุปบทเรียน