python-269Bước 1Cơ bản
Vẽ biểu đồ cột rồi tóm tắt lại số liệu của hình vẽ
Biểu đồ cột là cách nhanh nhất để so sánh vài giá trị rời rạc. Khi viết thư viện kiểm
CHUYÊN ĐỀ PYTHON THỰC CHIẾN
Bài tập Trực quan hóa dữ liệu với Matplotlib trong Python
Biến các con số khô khan thành hình ảnh trực quan sinh động. Khám phá các mối quan hệ ẩn trong dữ liệu qua biểu đồ chuẩn xuất bản khoa học.
19
bài tập có chấm code
Bài tập theo chuyên đề, có đề bài, ví dụ và starter code riêng.
6
cơ bản
Củng cố nền tảng và làm quen với kỹ thuật cốt lõi.
8
trung bình
Kết hợp nhiều bước suy luận để vận dụng kiến thức.
5
nâng cao
Thử thách tối ưu, cấu trúc dữ liệu và thuật toán chuyên sâu.
Lộ trình thực hành đề xuất
Bước 1
Biểu đồ cơ bản
Vẽ line chart, scatter plot và bar chart với tiêu đề, nhãn trục, chú giải.
Bước 2
Biểu đồ phân phối
Vẽ histogram và boxplot để quan sát phân phối và các điểm ngoại lai outliers.
Bước 3
Subplots & Bố cục
Tạo lưới nhiều biểu đồ trên cùng một hình bằng plt.subplots().
Lỗi thường gặp & Cách phòng tránh
•
Không gán nhãn trục (xlabel, ylabel) khiến biểu đồ không rõ đơn vị đo lường.
•
Nhầm lẫn giữa giao diện chức năng plt và giao diện hướng đối tượng ax.
Danh sách bài tập thực hành (19 bài)
Trong mỗi mức độ, bài tập được xếp từ dễ nhất đến khó nhất — hãy đi theo số bước.
Cơ bản 6 bài
python-271Bước 2Cơ bản
Đường gấp khúc: đọc lại giới hạn trục và mức tăng
Một chuỗi giá trị được vẽ bằng ax.plot: mỗi cặp (x, y) là một điểm và các điểm liền
python-270Bước 3Cơ bản
Biểu đồ tần suất: đếm số phần tử trong từng bin
Biểu đồ tần suất chia miền giá trị thành các khoảng bằng nhau (bin) rồi đếm xem mỗi
python-131Bước 4Cơ bản
Biểu đồ Cột Phân loại Kèm Thanh Sai số (Error Bars & Capsize)
Viết hàm plot_benchmark_bar_chart(categories: list[str], means: list[float], errors: list[float], title: str) -> matplotlib.figure.Figure:
python-133Bước 5Cơ bản
Biểu đồ Phân phối Tần số Histogram Chuẩn hóa kèm Đường Trung bình
Viết hàm plot_distribution_histogram(samples: list[float], bins: int = 20, density: bool = True) -> matplotlib.figure.Figure:
python-129Bước 6Cơ bản
Biểu đồ Đường Đa chuỗi Xu hướng với Chú giải và Lưới Tọa độ
Viết hàm plot_multiseries_trends(data: dict[str, list[float]], x_coords: list[float], title: str, xlabel: str, ylabel: str) -> matplotlib.figure.Figure:
Trung bình 8 bài
Vận dụng
Dùng một kỹ thuật quen thuộc: sắp xếp, tìm kiếm, đếm, ngăn xếp.
python-130Bước 1Trung bình
Đồ thị Trục tung Kép với ax.twinx() cho Dữ liệu Kinh tế Đa thang đo
Viết hàm plot_dual_axis_economic_indicators(dates: list[str], gdp: list[float], cpi: list[float]) -> tuple:
python-132Bước 2Trung bình
Biểu đồ Cột Chồng (Stacked Bar Chart) Cơ cấu Doanh thu theo Quý
Viết hàm plot_quarterly_stacked_revenue(quarters: list[str], product_a: list[float], product_b: list[float]) -> matplotlib.figure.Figure:
python-134Bước 3Trung bình
Biểu đồ Hộp Đa nhóm So sánh Phân phối Thí nghiệm (Box Plots)
Viết hàm plot_experiment_boxplots(groups_data: list[list[float]], labels: list[str], show_means: bool = True) -> matplotlib.figure.Figure:
python-135Bước 4Trung bình
Biểu đồ Phân tán 4 Chiều (4D Scatter Plot) với Kích thước và Bản đồ Màu
1. Trục hoành X.
Kết hợp kỹ thuật
Phối hợp hai kỹ thuật trong cùng một lời giải.
python-137Bước 5Trung bình
Bản đồ Nhiệt Ma trận Tương quan với Mặt nạ Tam giác (Masked Heatmap)
Viết hàm plot_correlation_matrix_masked(corr_matrix: list[list[float]], feature_names: list[str], cmap: str = "coolwarm") -> matplotlib.figure.Figure:
python-140Bước 6Trung bình
Định dạng Trục Thời gian Thông minh với DateFormatter và Locators
Viết hàm format_timeseries_axis(dates: list[str], values: list[float], major_interval_days: int = 7) -> matplotlib.figure.Figure:
python-142Bước 7Trung bình
Biểu đồ Vĩ cầm (Violin Plot) Mô tả Phân phối Đa đỉnh
Viết hàm plot_multimodal_violin_chart(dataset: list[list[float]], labels: list[str], show_medians: bool = True) -> matplotlib.figure.Figure:
python-143Bước 8Trung bình
Tự động Đánh dấu Cực trị bằng Mũi tên Chú thích (ax.annotate)
Viết hàm annotate_max_min_peaks(x: list[float], y: list[float]) -> matplotlib.figure.Figure:
Nâng cao 5 bài
python-139Bước 1Nâng cao
Đồ thị Nến Nhật Tài chính (Candlestick Chart) từ Con số 0
Viết hàm plot_candlestick_chart(dates: list[str], opens: list[float], highs: list[float], lows: list[float], closes: list[float]) -> matplotlib.figure.Figure:
python-136Bước 2Nâng cao
Bản đồ Nhiệt Ma trận Nhầm lẫn (Confusion Matrix Heatmap) có Chú thích Ô
Viết hàm plot_confusion_matrix_heatmap(cm: list[list[int]], class_names: list[str], cmap: str = "Blues") -> matplotlib.figure.Figure:
python-138Bước 3Nâng cao
Bố cục Bảng Điều khiển Phân vùng Đa tỷ lệ với matplotlib.gridspec
Viết hàm build_analytics_dashboard_gridspec(timeseries: list[float], category_counts: dict[str, int], scatter_x: list[float], scatter_y: list[float]) -> matplotlib.figure.Figure:
python-141Bước 4Nâng cao
Biểu đồ Đường mức Đẳng trị (Contour Plot) và Quỹ đạo Tối ưu Gradient Descent
Viết hàm plot_loss_contour_surface(x_grid: list[list[float]], y_grid: list[list[float]], z_loss: list[list[float]], levels: int = 5) -> matplotlib.figure.Figure:
python-144Bước 5Nâng cao
Chuyển đổi Canvas Figure sang Mảng Ảnh RGBA NumPy (Headless Rendering)
Viết hàm render_figure_to_rgba_array(fig: matplotlib.figure.Figure) -> numpy.ndarray:
