Le CodeUtility Matplotlib Executor vous permet d’écrire et d’exécuter du code Python qui inclut des commandes de tracé Matplotlib - directement dans votre navigateur, sans configuration ni installation locale. Il exécute de vrais environnements Python avec Matplotlib préinstallé, ce qui permet de générer des sorties visuelles instantanément.

Cet outil utilise la dernière version de Matplotlib et prend en charge les bibliothèques Python courantes utilisées en analyse de données et en calcul scientifique, notamment NumPy et Pandas.

Vous pouvez créer des graphiques 2D, des nuages de points, des histogrammes ou des visualisations personnalisées - l’outil capture automatiquement votre figure et l’affiche dans une fenêtre contextuelle lorsque le code s’exécute avec succès.

C’est idéal pour les apprenants, data scientists et ingénieurs qui veulent expérimenter rapidement du code de visualisation Python sans avoir besoin de Jupyter Notebook ni d’une installation Python locale.

Bien plus qu’un exécuteur de code

Utilisez depuis le même exécuteur un éditeur multifichier, un terminal d’exécution isolé, des bibliothèques propres à chaque environnement, des espaces de travail persistants, le partage et la collaboration en temps réel.

Comment utiliser cet exécuteur ?

Choisissez un environnement d’exécution, ouvrez ou créez un fichier, écrivez votre code, puis sélectionnez Exécuter. La sortie s’affiche dans le terminal ; les utilisateurs connectés peuvent conserver leurs fichiers dans un espace de travail, installer des bibliothèques et collaborer grâce aux partages.

Sélectionnez une version et modifiez le fichier actuel, ou ouvrez un autre fichier de l’espace de travail.
Exécutez le code, saisissez les données demandées dans le terminal et consultez l’historique des exécutions enregistrées.
Utilisez les bibliothèques, les outils de l’espace de travail, le partage et le chat lorsque votre tâche nécessite plusieurs extraits de code.

Commencez à coder

VersionSélectionnez un environnement d'exécution avant de l'exécuter.Les bibliothèques installées appartiennent à la version linguistique sélectionnée.
Les fichiers ouverts répertorient les fichiers texte non ouverts.Sélectionnez-en un pour l’ouvrir dans un onglet d’éditeur disponible.
Run exécute le fichier actif avec son espace de travail disponible pour le programme.
Stop termine l'exécution en cours avant son terme.
Le mode avancé ouvre la disposition IDE avec un explorateur de fichiers et un terminal mobile et redimensionnable.

Espace de travail et bibliothèques

Nouveau fichier crée un fichier dans le répertoire parent sélectionné et l'ouvre dans l'éditeur.
Un nouveau dossier crée un répertoire, jusqu'à la profondeur d'imbrication prise en charge.
Télécharger des fichiers ajoute un ou plusieurs fichiers sécurisés à un répertoire.
Le téléchargement enregistre un fichier ou un répertoire compressé sur votre appareil.
Copier duplique un fichier ou un répertoire d'espace de travail.
Renommer modifie le nom d'un fichier et met à jour son onglet ouvert et son historique.
Déplacer déplace un élément ;les fichiers et les répertoires peuvent également être glissés.
Supprimer supprime un élément après confirmation et ferme son onglet d'éditeur ouvert.
Les bibliothèques préinstallées affichent les packages déjà inclus dans ce runtime.
Add Lib installe un package privé pour votre compte et le runtime sélectionné.

Borne et assistance

L’historique d’exécution ouvre les sorties enregistrées précédentes et suivantes.
Exécuter avec bascule Python entre le serveur d’exécution et Python dans le navigateur. Le navigateur synchronise les fichiers de l’espace de travail ; les bibliothèques installées pour le compte et la saisie interactive nécessitent le serveur d’exécution.
La sortie Copier copie le texte actuel du terminal.
Effacer la sortie supprime toutes les sorties d’exécution enregistrées après confirmation.
Explain résume le code actif.
Récents ouvre les explications et les résultats récents.
Les paramètres modifient les polices, les thèmes et les boutons visibles de la barre d'outils.

Partage et collaboration

Partager publie le fichier actuel, un répertoire ou l'ensemble de l'espace de travail sous forme d'instantané ou d'espace de travail actif.Vous contrôlez l’accès aux liens et qui peut enregistrer les modifications.
Les journaux enregistrent les actions enregistrées des collaborateurs dans un espace de travail partagé.
Partager le chat permet aux participants connectés d'envoyer des messages, de mentionner des personnes, de partager des blocs de code et de voir les membres en ligne ou en train de saisir.
La collaboration en direct affiche les curseurs des collaborateurs et les mises à jour des fichiers enregistrés.Les utilisateurs en lecture seule peuvent charger la dernière version ou conserver les modifications temporaires.

Quotas et limites

Le temps d'exécution est limité à 20 secondes par exécution du serveur.Utilisez Stop lorsque vous souhaitez y mettre fin plus tôt.
Le stockage de l'espace de travail autorise 100 fichiers, 100 répertoires et 10 Mio au total pour chaque espace de travail et langue d'utilisateur connecté.
Les fichiers et dossiers sont limités à 1 Mo par fichier et à 5 niveaux de répertoires imbriqués.Les fichiers générés par votre code suivent le même quota.
Les bibliothèques privées sont limitées à 10 packages installés pour chaque compte et runtime.
Les instantanés partagés peuvent contenir jusqu'à 100 fichiers, 1 Mio par fichier et 2 Mio au total .
Les invitations à partager prennent en charge jusqu'à 25 personnes par partage, avec des autorisations d'accès et d'enregistrement gérées séparément.
Le chat partagé autorise 2 000 caractères par message et 10 000 messages par partage.
L'application des quotas s'applique également pendant l'exécution du code.Une écriture qui dépasse le nombre de fichiers, la taille, le stockage ou les limites d'imbrication est rejetée en toute sécurité.

Bon à savoir Exécutez uniquement du code et installez les packages en qui vous avez confiance.L'exécution est isolée et limitée, mais votre programme peut toujours modifier les fichiers dans un espace de travail accessible en écriture jusqu'à concurrence de son quota appliqué.

📊 Introduction à Matplotlib

1. Qu’est-ce que Matplotlib ?

Matplotlib est une bibliothèque Python populaire utilisée pour créer des visualisations statiques, animées et interactives. Elle est particulièrement utile en data science et en calcul scientifique.

import matplotlib.pyplot as plt

2. Courbe

Un graphique linéaire de base utilisant des valeurs X et Y.

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4]
y = [2, 4, 6, 8]

plt.plot(x, y)
plt.title("Courbe")
plt.xlabel("Axe X")
plt.ylabel("Axe Y")
plt.show()

3. Diagramme en barres

Les diagrammes en barres sont utiles pour comparer des catégories discrètes.

categories = ['A', 'B', 'C']
values = [5, 7, 3]

plt.bar(categories, values)
plt.title("Diagramme en barres")
plt.show()

4. Nuage de points

Utilisez des nuages de points pour montrer les relations entre deux variables numériques.

x = [1, 2, 3, 4]
y = [10, 20, 25, 30]

plt.scatter(x, y)
plt.title("Nuage de points")
plt.show()

5. Diagramme circulaire

Les diagrammes circulaires servent à montrer des proportions.

labels = ['Pomme', 'Banane', 'Cerise']
sizes = [30, 40, 30]

plt.pie(sizes, labels=labels, autopct='%1.1f%%')
plt.title("Répartition des fruits")
plt.show()

6. Histogramme

Les histogrammes aident à comprendre la distribution des données numériques.

import numpy as np

data = np.random.randn(1000)

plt.hist(data, bins=30)
plt.title("Histogramme")
plt.show()

7. Graphiques multiples

Tracez plusieurs graphiques dans une même figure à l’aide de sous-graphiques.

x = [1, 2, 3, 4]
y1 = [1, 4, 9, 16]
y2 = [2, 3, 5, 7]

plt.subplot(1, 2, 1)
plt.plot(x, y1)
plt.title("Graphique 1")

plt.subplot(1, 2, 2)
plt.plot(x, y2)
plt.title("Graphique 2")

plt.tight_layout()
plt.show()

8. Personnaliser les styles

Vous pouvez personnaliser les couleurs, styles, marqueurs, etc.

plt.plot(x, y1, color='red', linestyle='--', marker='o')
plt.title("Ligne stylisée")
plt.show()

9. Enregistrer le graphique en image

Enregistrez votre graphique dans un fichier image avec savefig().

plt.plot(x, y1)
plt.savefig("mon_graphique.png")

10. Graphique 3D (Avancé)

Matplotlib prend aussi en charge les tracés 3D via mpl_toolkits.mplot3d.

from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')

x = [1, 2, 3]
y = [2, 3, 4]
z = [5, 6, 7]

ax.scatter(x, y, z)
plt.show()