Matplotlib online

Machine Learning öğren

numpy, pandas, matplotlib, scipy ve scikit-learn ile Python. Grafikleriniz çıktının yanında görünür. Ücretsiz, kayıt gerekmez.

Bir örnek deneyin

main.py

Çalıştır'a basın, grafiğiniz burada görünsün.

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}")

Python grafiklerini online çizin, hiçbir şey kurmadan

Python yazın, Çalıştır'a basın, grafiğiniz kodun yanında belirsin. Bu ücretsiz online playground gerçek Python 3.12 çalıştırır; numpy, pandas, matplotlib, scipy ve scikit-learn zaten kurulu. Böylece Jupyter, pip ya da sanal ortam kurmadan birkaç satır veriden bitmiş bir grafiğe geçersiniz.

Başlamak için bir örnek seçin: çizgi grafik, renkli gruplu saçılım grafiği, histogram, iris veri setinde k-means kümeleri ya da pandas ile çubuk grafik. Bir sayıyı değiştirin, tekrar çalıştırın ve grafiğin değişmesini izleyin. Bir plt çağrısını denemek, bir groupby ifadesinin ne döndürdüğüne bakmak ya da hazır bir veri setinde scikit-learn modeli denemek için hızlı bir yer.

Bu online Python grafik çizici neler yapar

Veri bilimi araçlarıyla gerçek Python: numpy, pandas, matplotlib, scipy ve scikit-learn import için hazır.
Sayfada çizilen grafikler: kodunuzun plt.show() ile oluşturduğu her figür çıktının yanında görünür, her boyutta keskindir ve tek tıkla büyük açılır.
Bir çalıştırmadaki birden çok figür küçük resimler olarak görünür, Python uyarıları da çıktıda kaybolmak yerine grafiğin üstünde listelenir.
Kodunuz yazarken tarayıcınıza kaydedilir. Jupyter'da ya da kendi editörünüzde devam etmek için kopyalayın veya main.py dosyasını indirin.

Matplotlib playground'da neler çizebilirsiniz

plt.plot ile bir fonksiyonun ya da zaman serisinin çizgi grafiği, açıklama kutusu ve adlandırılmış eksenlerle.
numpy.random ile üretilen rastgele verilerin saçılım grafikleri ve histogramları, bir dağılımın nasıl şekillendiğini görmek için.
Doğrudan pandas'tan çubuk grafikler: satırları groupby ile gruplayın, toplayın ve .plot(kind="bar") çağırın.
scikit-learn ile gelen load_iris, load_wine ve load_digits gibi veri setlerinde makine öğrenmesi: kümeler, karar sınırları ve model skorları.

Matplotlib online SSS

Bu matplotlib online editör ücretsiz mi?

Evet. Ücretsizdir ve hesap gerekmez: sayfayı açın, kodu düzenleyin ve Çalıştır'a basın.

Hangi Python kütüphanelerini kullanabilirim?

numpy, pandas, matplotlib, scipy ve scikit-learn ile Python 3.12, bir de standart kütüphane. Burada pip install ile başka paket ekleyemezsiniz.

Matplotlib grafikleri gerçekten görünüyor mu?

Evet. Çizimden sonra plt.show() çağırın ya da figürü sonda açık bırakın, grafik çıktının yanında görünür. Çizgi, saçılım, çubuk, histogram, görüntü ve kontur grafikleri doğrudan çizilir; birkaç grafik türü matplotlib'in oluşturduğu resim olarak gösterilir. Bir çalıştırma en fazla 8 figür gösterir.

Burada scikit-learn'ü online kullanabilir miyim?

Evet. Her zamanki gibi sklearn içinden içe aktarın ve KMeans, KNeighborsClassifier ya da LinearRegression gibi modeller eğitin. load_iris() gibi scikit-learn ile gelen veri setlerini kullanın ya da numpy ve pandas ile kendi verinizi oluşturun. fetch_openml gibi indirme gerektiren veri setleri kullanılamaz.

Sınırlar neler?

Bir çalıştırma yaklaşık 10 saniye sürebilir, kod yaklaşık 14 KB'a kadar olabilir ve program girdi okuyamaz, yüklediğiniz dosyaları açamaz, internete bağlanamaz. Grafikler ve küçük modeller için bu fazlasıyla yeterli. Daha büyük projeler için kodunuzu Jupyter'a ya da bilgisayarınızdaki Python kurulumuna taşıyın.

Denedikten sonra makine öğrenmesini nasıl öğrenirim?

Örnekleri değiştirin ve grafiğe ne olduğunu izleyin. Rehberli bir yol istediğinizde Coddy'nin Machine Learning kursu numpy, pandas, grafik çizimi ve scikit-learn'ü, grafiklerini aynı şekilde çizen kısa derslerle öğretir.

Matplotlib için faydalı araçlar

Matplotlib Playground ile iyi çalışan, tarayıcı tabanlı ücretsiz araçlar - hepsi Coddy'nin bir parçası.

Matplotlib Kopya Kağıdı Kodlama platformlarını karşılaştır