Matplotlib online

Impara Machine Learning

Python con numpy, pandas, matplotlib, scipy e scikit-learn. I tuoi grafici compaiono accanto all'output. Gratis, senza registrazione.

Prova un esempio

main.py

Premi Esegui e il grafico comparirà qui.

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}")

Crea grafici Python online senza installare nulla

Scrivi Python, premi Esegui e il grafico compare accanto al codice. Questo playground online gratuito esegue un vero Python 3.12 con numpy, pandas, matplotlib, scipy e scikit-learn già installati, così passi da poche righe di dati a un grafico finito senza configurare Jupyter, pip o un ambiente virtuale.

Scegli un esempio per iniziare: un grafico a linee, una dispersione con gruppi colorati, un istogramma, cluster k-means sul dataset iris o un grafico a barre con pandas. Cambia un numero, esegui di nuovo e guarda il grafico cambiare. È un posto veloce per provare una chiamata plt, vedere cosa restituisce un groupby o provare un modello scikit-learn su un dataset incluso.

Cosa fa questo creatore di grafici Python online

Python vero con lo stack di data science: numpy, pandas, matplotlib, scipy e scikit-learn sono pronti per import.
Grafici disegnati nella pagina: ogni figura che il tuo codice crea con plt.show() compare accanto all'output, nitida a ogni dimensione, e si apre in grande con un clic.
Più figure in un'esecuzione compaiono come miniature, e gli avvisi di Python stanno sopra il grafico invece di perdersi nell'output.
Il codice viene salvato nel browser mentre scrivi. Copialo o scarica main.py per continuare in Jupyter o nel tuo editor.

Cosa puoi disegnare nel playground di matplotlib

Grafici a linee di una funzione o di una serie temporale con plt.plot, una legenda e assi con etichette.
Dispersioni e istogrammi di dati casuali da numpy.random, per vedere una distribuzione prendere forma.
Grafici a barre direttamente da pandas: raggruppa le righe con groupby, sommale e chiama .plot(kind="bar").
Machine learning sui dataset inclusi in scikit-learn, come load_iris, load_wine e load_digits: cluster, confini di decisione e punteggi dei modelli.

FAQ su matplotlib online

Questo editor matplotlib online è gratis?

Sì. È gratis e non serve un account: apri la pagina, modifica il codice e premi Esegui.

Quali librerie Python posso usare?

Python 3.12 con numpy, pandas, matplotlib, scipy e scikit-learn, più la libreria standard. Qui non puoi usare pip install per aggiungere altri pacchetti.

I grafici di matplotlib si vedono davvero?

Sì. Chiama plt.show() dopo aver disegnato, o lascia semplicemente la figura aperta alla fine, e il grafico compare accanto all'output. Grafici a linee, a dispersione, a barre, istogrammi, immagini e contorni sono disegnati in modo nativo; alcuni tipi di grafico compaiono come l'immagine generata da matplotlib. Un'esecuzione mostra fino a 8 figure.

Posso usare scikit-learn online qui?

Sì. Importa da sklearn come sempre e addestra modelli come KMeans, KNeighborsClassifier o LinearRegression. Usa i dataset inclusi in scikit-learn, come load_iris(), o crea i tuoi con numpy e pandas. I dataset da scaricare, come fetch_openml, non sono disponibili.

Quali sono i limiti?

Un'esecuzione dura al massimo circa 10 secondi, il codice può arrivare a circa 14 KB e il programma non può leggere input, aprire file caricati né accedere a internet. Basta e avanza per grafici e piccoli modelli. Per progetti più grandi, copia il codice in Jupyter o in un Python installato sul tuo computer.

Come imparo il machine learning dopo averlo provato?

Modifica gli esempi e guarda cosa succede al grafico. Quando vuoi un percorso guidato, il corso di Machine Learning di Coddy insegna numpy, pandas, grafici e scikit-learn in lezioni brevi che disegnano i loro grafici nello stesso modo.

Strumenti utili per Matplotlib

Strumenti gratuiti nel browser che si abbinano bene al playground Matplotlib, tutti parte di Coddy.

Cheat sheet Matplotlib Confronta le piattaforme di programmazione