Matplotlib אונליין

פייתון עם numpy, pandas, matplotlib, scipy ו־scikit-learn. הגרפים מופיעים ליד הפלט. בחינם, בלי הרשמה.

נסו דוגמה

main.py

לחצו על הרצה והגרף יופיע כאן.

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.linspace(0, 2 * np.pi, 200)

plt.plot(x, np.sin(x), label="sin(x)")
plt.plot(x, np.cos(x), label="cos(x)", linestyle="--")
plt.title("Sine and cosine")
plt.xlabel("x (radians)")
plt.ylabel("y")
plt.legend()
plt.grid(alpha=0.3)
plt.show()

print(f"{len(x)} points from 0 to {x[-1]:.2f}")

ציירו גרפים בפייתון אונליין, בלי להתקין כלום

כתבו פייתון, לחצו על הרצה, והגרף מופיע ליד הקוד. סביבת התרגול החינמית הזו מריצה Python 3.12 אמיתי שבו כבר מותקנים numpy, pandas, matplotlib, scipy ו־scikit-learn, כך שמכמה שורות של נתונים מגיעים לגרף מוכן בלי להגדיר Jupyter, pip או סביבה וירטואלית.

בחרו דוגמה כדי להתחיל: גרף קווי, גרף פיזור עם קבוצות צבעוניות, היסטוגרמה, אשכולות k-means על מאגר הנתונים iris או גרף עמודות עם pandas. שנו מספר, הריצו שוב וראו איך הגרף משתנה. זה מקום מהיר לנסות קריאה ל־plt, לבדוק מה groupby מחזיר או לנסות מודל של scikit-learn על מאגר נתונים מובנה.

מה כלי הגרפים האונליין לפייתון הזה עושה

פייתון אמיתי עם כלי מדעי הנתונים: numpy, pandas, matplotlib, scipy ו־scikit-learn מוכנים ל־import.
גרפים שמצוירים בעמוד: כל איור שהקוד יוצר עם plt.show() מופיע ליד הפלט, חד בכל גודל, ונפתח בגדול בלחיצה אחת.
כמה איורים בהרצה אחת מוצגים כתמונות ממוזערות, ואזהרות של פייתון מופיעות מעל הגרף במקום ללכת לאיבוד בפלט.
הקוד נשמר בדפדפן בזמן ההקלדה. העתיקו אותו או הורידו את main.py כדי להמשיך ב־Jupyter או בעורך שלכם.

מה אפשר לצייר בסביבת matplotlib

גרפים קוויים של פונקציה או סדרת זמן עם plt.plot, מקרא וצירים עם שמות.
גרפי פיזור והיסטוגרמות של נתונים אקראיים מ־numpy.random, כדי לראות התפלגות מתגבשת.
גרפי עמודות ישירות מ־pandas: קבצו שורות עם groupby, סכמו אותן וקראו ל־.plot(kind="bar").
למידת מכונה על מאגרי הנתונים שמגיעים עם scikit-learn, כמו load_iris, load_wine ו־load_digits: אשכולות, גבולות החלטה וציוני מודלים.

שאלות נפוצות על matplotlib אונליין

האם עורך matplotlib האונליין הזה חינמי?

כן. הוא חינמי ולא צריך חשבון: פותחים את העמוד, עורכים את הקוד ולוחצים על הרצה.

באילו ספריות פייתון אפשר להשתמש?

Python 3.12 עם numpy, pandas, matplotlib, scipy ו־scikit-learn, וגם הספרייה הסטנדרטית. אי אפשר כאן להוסיף חבילות אחרות עם pip install.

האם גרפים של matplotlib באמת מוצגים?

כן. קראו ל־plt.show() אחרי הציור, או פשוט השאירו את האיור פתוח בסוף, והגרף יופיע ליד הפלט. גרפים קוויים, גרפי פיזור, עמודות, היסטוגרמות, תמונות וקווי מתאר מצוירים ישירות; כמה סוגי גרפים מוצגים כתמונה ש־matplotlib יצרה. הרצה אחת מציגה עד 8 איורים.

אפשר להשתמש כאן ב־scikit-learn אונליין?

כן. ייבאו מ־sklearn כרגיל ואמנו מודלים כמו KMeans, KNeighborsClassifier או LinearRegression. השתמשו במאגרי הנתונים שמגיעים עם scikit-learn, כמו load_iris(), או בנו נתונים משלכם עם numpy ו־pandas. מאגרים שצריך להוריד, כמו fetch_openml, לא זמינים.

מה המגבלות?

הרצה נמשכת עד כ־10 שניות, הקוד יכול להגיע לכ־14 KB, והתוכנית לא יכולה לקרוא קלט, לפתוח קבצים שהעליתם או לגשת לאינטרנט. זה מספיק בהחלט לגרפים ולמודלים קטנים. לפרויקטים גדולים יותר, העתיקו את הקוד ל־Jupyter או לפייתון שמותקן במחשב שלכם.

איך ללמוד למידת מכונה אחרי שניסיתי?

שנו את הדוגמאות וראו מה קורה לגרף. כשתרצו מסלול מודרך, קורס Machine Learning של Coddy מלמד numpy, pandas, ציור גרפים ו־scikit-learn בשיעורים קצרים שמציירים את הגרפים שלהם באותה דרך.

כלים שימושיים ל-Matplotlib

כלים חינמיים בדפדפן שמשתלבים היטב עם עורך ה-Matplotlib אונליין - כולם חלק מ-Coddy.

דף עזר Matplotlib השוואת פלטפורמות לימוד תכנות