Matplotlib online

Aprenda Machine Learning

Python com numpy, pandas, matplotlib, scipy e scikit-learn. Seus gráficos aparecem ao lado da saída. Grátis, sem cadastro.

Experimente um exemplo

main.py

Clique em Executar e seu gráfico aparece aqui.

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}")

Faça gráficos em Python online sem instalar nada

Escreva Python, clique em Executar e o gráfico aparece ao lado do código. Este playground online e gratuito roda Python 3.12 de verdade com numpy, pandas, matplotlib, scipy e scikit-learn já instalados, então você vai de algumas linhas de dados a um gráfico pronto sem configurar Jupyter, pip ou um ambiente virtual.

Escolha um exemplo para começar: um gráfico de linhas, uma dispersão com grupos coloridos, um histograma, clusters k-means no dataset iris ou um gráfico de barras com pandas. Mude um número, execute de novo e veja o gráfico mudar. É um lugar rápido para testar uma chamada de plt, conferir o que um groupby retorna ou experimentar um modelo do scikit-learn com um dataset incluído.

O que este gerador de gráficos Python online faz

Python de verdade com o stack de ciência de dados: numpy, pandas, matplotlib, scipy e scikit-learn prontos para import.
Gráficos desenhados na página: cada figura que seu código cria com plt.show() aparece ao lado da saída, nítida em qualquer tamanho, e abre maior com um clique.
Várias figuras em uma execução aparecem como miniaturas, e os avisos do Python ficam acima do gráfico em vez de se perderem na saída.
Seu código é salvo no navegador enquanto você digita. Copie ou baixe o main.py para continuar no Jupyter ou no seu editor.

O que você pode plotar no playground de matplotlib

Gráficos de linhas de uma função ou série temporal com plt.plot, legenda e eixos nomeados.
Dispersões e histogramas de dados aleatórios do numpy.random, para ver uma distribuição tomando forma.
Gráficos de barras direto do pandas: agrupe linhas com groupby, some e chame .plot(kind="bar").
Machine learning com os datasets que vêm no scikit-learn, como load_iris, load_wine e load_digits: clusters, fronteiras de decisão e notas de modelos.

Perguntas frequentes sobre matplotlib online

Este editor de matplotlib online é grátis?

Sim. É grátis e não precisa de conta: abra a página, edite o código e clique em Executar.

Quais bibliotecas Python posso usar?

Python 3.12 com numpy, pandas, matplotlib, scipy e scikit-learn, além da biblioteca padrão. Aqui não dá para usar pip install para adicionar outros pacotes.

Os gráficos do matplotlib aparecem mesmo?

Sim. Chame plt.show() depois de plotar, ou deixe a figura aberta no final, e o gráfico aparece ao lado da saída. Gráficos de linhas, dispersão, barras, histogramas, imagens e contornos são desenhados nativamente; alguns tipos aparecem como a imagem que o matplotlib gerou. Uma execução mostra até 8 figuras.

Posso usar scikit-learn online aqui?

Sim. Importe de sklearn normalmente e treine modelos como KMeans, KNeighborsClassifier ou LinearRegression. Use os datasets que vêm com o scikit-learn, como load_iris(), ou crie os seus com numpy e pandas. Datasets que precisam de download, como fetch_openml, não estão disponíveis.

Quais são os limites?

Uma execução tem cerca de 10 segundos, o código pode ter até uns 14 KB e o programa não lê entrada, não abre arquivos enviados e não acessa a internet. Isso basta para gráficos e modelos pequenos. Para projetos maiores, copie o código para o Jupyter ou para um Python instalado no seu computador.

Como aprendo machine learning depois de testar?

Mude os exemplos e veja o que acontece com o gráfico. Quando quiser um caminho guiado, o curso de Machine Learning da Coddy ensina numpy, pandas, gráficos e scikit-learn em lições curtas que desenham seus gráficos do mesmo jeito.

Ferramentas úteis para Matplotlib

Ferramentas gratuitas baseadas no navegador que combinam bem com o Playground de Matplotlib - tudo faz parte do Coddy.

Folha de Consulta de Matplotlib Compare plataformas de programação