Matplotlib 在线运行
支持 numpy、pandas、matplotlib、scipy 和 scikit-learn 的 Python。图表会显示在输出旁边。免费，无需注册。
试试示例
main.py
点击运行，图表会显示在这里。
在线绘制 Python 图表，无需安装
写好 Python 代码，点击运行，图表就会出现在代码旁边。这个免费的在线编辑器运行真正的 Python 3.12，并已预装 numpy、pandas、matplotlib、scipy 和 scikit-learn，所以从几行数据到一张完成的图表，你都不用配置 Jupyter、pip 或虚拟环境。
从一个示例开始：折线图、按颜色分组的散点图、直方图、鸢尾花数据集上的 k-means 聚类，或者 pandas 柱状图。改一个数字，再运行一次，看图表如何变化。想测试一个 plt 调用、看看 groupby 返回什么，或者在内置数据集上试一个 scikit-learn 模型，这里都很方便。
这个 Python 在线绘图工具能做什么
- 真正的 Python 和数据科学工具栈：
numpy、pandas、matplotlib、scipy和scikit-learn都可以直接import。 - 图表直接绘制在页面上：你的代码用
plt.show()生成的每张图都会显示在输出旁边，任何尺寸都很清晰，点一下就能放大查看。 - 一次运行生成多张图时会以缩略图显示，Python 警告会列在图表上方，而不是埋在输出里。
- 你的代码会在输入时自动保存在浏览器中。复制代码或下载
main.py，就能在 Jupyter 或你自己的编辑器里继续工作。
在 matplotlib 在线编辑器里可以画什么
- 用
plt.plot画函数或时间序列的折线图，加上图例和坐标轴标签。 - 用
numpy.random生成随机数据，画散点图和直方图，看一个分布如何逐渐成形。 - 直接从 pandas 画柱状图：用
groupby对行分组并求和，再调用.plot(kind="bar")。 - 在 scikit-learn 自带的数据集上做机器学习，比如
load_iris、load_wine和load_digits：聚类、决策边界和模型评分。
Matplotlib 在线运行常见问题
这个 matplotlib 在线编辑器免费吗？
免费，也不需要账号：打开页面，编辑代码，点击运行即可。
可以使用哪些 Python 库？
Python 3.12，带有
numpy、pandas、matplotlib、scipy 和 scikit-learn，以及标准库。这里不能用 pip install 安装其他包。matplotlib 图表真的能显示出来吗？
能。画完图后调用
plt.show()，或者直接让图形在代码结束时保持打开，图表就会显示在输出旁边。折线图、散点图、柱状图、直方图、图像和等高线图都会原生绘制；少数几种图表会以 matplotlib 渲染出的图片形式显示。一次运行最多显示 8 张图。可以在这里在线使用 scikit-learn 吗？
可以。像平常一样从
sklearn 导入，训练 KMeans、KNeighborsClassifier 或 LinearRegression 等模型。可以使用 scikit-learn 自带的数据集，比如 load_iris()，也可以用 numpy 和 pandas 自己构造数据。需要下载的数据集（比如 fetch_openml）无法使用。有哪些限制？
每次运行大约有 10 秒时间，代码最多约 14 KB，程序不能读取输入、打开你上传的文件或访问互联网。画图和训练小模型绰绰有余。更大的项目请把代码复制到 Jupyter 或本地安装的 Python 中运行。
试过之后，怎么学习机器学习？
修改示例，看看图表会发生什么变化。想要有引导的学习路线时，Coddy 的机器学习课程会用简短的课程讲解 numpy、pandas、绘图和 scikit-learn，图表的绘制方式和这里一样。
适合 Matplotlib 的实用工具
与 Matplotlib 在线编辑器搭配使用的免费浏览器工具，全部来自 Coddy。