Matplotlib 온라인

설치 없이 온라인으로 파이썬 그래프 그리기

파이썬을 작성하고 실행을 누르면 코드 옆에 그래프가 나타납니다. 이 무료 온라인 플레이그라운드는 numpy, pandas, matplotlib, scipy, scikit-learn이 이미 설치된 진짜 Python 3.12를 실행합니다. Jupyter, pip, 가상 환경을 준비하지 않고도 몇 줄의 데이터에서 완성된 그래프까지 갈 수 있습니다.

먼저 예제를 골라 보세요. 선 그래프, 색으로 나눈 산점도, 히스토그램, iris 데이터셋의 k-means 군집, pandas 막대 그래프가 있습니다. 숫자 하나를 바꾸고 다시 실행하면 그래프가 바뀌는 것을 볼 수 있습니다. plt 호출을 시험하거나, groupby가 무엇을 돌려주는지 확인하거나, 내장 데이터셋으로 scikit-learn 모델을 써 보기에 좋습니다.

이 온라인 파이썬 그래프 도구로 할 수 있는 것

• 데이터 과학 라이브러리가 갖춰진 진짜 파이썬: numpy, pandas, matplotlib, scipy, scikit-learn을 바로 import할 수 있습니다.
• 페이지에 직접 그려지는 그래프: 코드가 plt.show()로 만든 모든 그림이 출력 옆에 나타나고, 어떤 크기에서도 선명하며, 클릭 한 번으로 크게 열립니다.
• 한 번 실행에서 그림이 여러 개면 썸네일로 보여 주고, 파이썬 경고는 출력에 묻히지 않고 그래프 위에 표시됩니다.
• 코드는 입력하는 동안 브라우저에 저장됩니다. 복사하거나 main.py를 내려받아 Jupyter나 내 편집기에서 이어서 작업하세요.

matplotlib 플레이그라운드에서 그릴 수 있는 것

• plt.plot으로 그리는 함수나 시계열의 선 그래프, 범례와 축 이름까지.
• numpy.random으로 만든 무작위 데이터의 산점도와 히스토그램으로 분포가 만들어지는 모습 보기.
• pandas에서 바로 그리는 막대 그래프: groupby로 행을 묶고 합한 뒤 .plot(kind="bar")를 호출하세요.
• load_iris, load_wine, load_digits 같은 scikit-learn 내장 데이터셋으로 하는 머신러닝: 군집, 결정 경계, 모델 점수.

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