Il CodeUtility Matplotlib Executor ti consente di scrivere ed eseguire codice Python che include comandi di Matplotlib - direttamente nel browser, senza configurazioni o installazioni locali. Esegue ambienti Python reali con Matplotlib preinstallato, permettendo di generare output visivi all'istante.

Questo strumento utilizza l'ultima versione di Matplotlib e supporta le librerie Python tipiche usate nell'analisi dei dati e nel calcolo scientifico, tra cui NumPy e Pandas.

Puoi creare grafici 2D, diagrammi a dispersione, istogrammi o visualizzazioni personalizzate - lo strumento cattura automaticamente la figura e la mostra in una finestra popup quando il codice viene eseguito correttamente.

È perfetto per studenti, data scientist e ingegneri che vogliono sperimentare rapidamente con il codice di visualizzazione in Python senza bisogno di Jupyter Notebook o di un'installazione locale di Python.

Più di un semplice esecutore di codice

Usa nello stesso esecutore un editor multifile, un terminale di esecuzione isolato, librerie specifiche per il runtime, spazi di lavoro persistenti, condivisione e collaborazione in tempo reale.

Come si usa questo esecutore?

Scegli un runtime, apri o crea un file, scrivi il codice e seleziona Esegui. L’output appare nel terminale; gli utenti che hanno effettuato l’accesso possono conservare i file in uno spazio di lavoro, installare librerie e collaborare tramite le condivisioni.

Seleziona una versione e modifica il file corrente oppure apri un altro file dello spazio di lavoro.
Esegui il codice, inserisci i dati nel terminale quando richiesto e consulta la cronologia delle esecuzioni salvate.
Usa librerie, strumenti dello spazio di lavoro, condivisione e chat quando l’attività richiede più di un frammento di codice.

Inizia a programmare

VersioneSelezionare un runtime prima dell'esecuzione.Le librerie installate appartengono alla versione della lingua selezionata.
File aperti elenca i file di testo non aperti.Selezionane uno per aprirlo in una scheda dell'editor disponibile.
Esegui esegue il file attivo con la sua area di lavoro disponibile per il programma.
Stop termina l'esecuzione corrente prima del limite di tempo.
La modalità avanzata apre il layout IDE con un esploratore di file e un terminale mobile e ridimensionabile.

Spazio di lavoro e biblioteche

Nuovo file crea un file nella directory principale selezionata e lo apre nell'editor.
La nuova cartella crea una directory, fino alla profondità di nidificazione supportata.
Carica file aggiunge uno o più file sicuri a una directory.
Il download salva un file o una directory compressa sul tuo dispositivo.
Copia duplica un file o una directory dell'area di lavoro.
Rinomina modifica il nome di un file e aggiorna la scheda aperta e la cronologia.
Sposta sposta un elemento;è anche possibile trascinare file e directory.
Elimina rimuove un elemento dopo la conferma e chiude la scheda dell'editor aperta.
Le librerie preinstallate mostrano i pacchetti già inclusi in questo runtime.
Aggiungi Lib installa un pacchetto privato per il tuo account e il runtime selezionato.

Terminale e assistenza

La cronologia di esecuzione apre gli output salvati precedenti e successivi.
Esegui con passa Python dal server di esecuzione a Python nel browser. Il browser sincronizza i file dell’area di lavoro; le librerie installate per l’account e l’input interattivo richiedono il server di esecuzione.
Copia output copia il testo del terminale corrente.
Cancella output rimuove tutti gli output della corsa salvati dopo la conferma.
Spiega riassume il codice attivo.
Recenti apre spiegazioni e risultati recenti.
Le impostazioni modificano i caratteri, i temi e i pulsanti visibili della barra degli strumenti.

Condivisione e collaborazione

La condivisione pubblica il file corrente, una directory o l'intera area di lavoro come istantanea o area di lavoro live.Sei tu a controllare l'accesso al collegamento e chi può salvare le modifiche.
I log registrano le azioni salvate dei collaboratori in un'area di lavoro condivisa.
La chat condivisa consente ai partecipanti che hanno effettuato l'accesso di inviare messaggi, menzionare persone, condividere blocchi di codice e vedere i membri online o che stanno digitando.
La collaborazione dal vivo mostra i cursori dei collaboratori e gli aggiornamenti dei file salvati.Gli utenti di sola visualizzazione possono caricare la versione più recente o mantenere le modifiche temporanee.

Quote e limiti

Il tempo di esecuzione è limitato a 20 secondi per esecuzione del server.Usa Interrompi quando vuoi terminarlo prima.
L'archiviazione dell'area di lavoro consente 100 file, 100 directory e 10 MiB in totale per ogni area di lavoro e lingua di ogni utente che ha effettuato l'accesso.
File e cartelle sono limitati a 1 MiB per file e 5 livelli di directory nidificati.I file generati dal tuo codice seguono la stessa quota.
Le librerie private sono limitate a 10 pacchetti installati per ogni account e runtime.
Gli snapshot condivisi possono contenere fino a 100 file, 1 MiB per file e 2 MiB in totale.
Gli inviti alla condivisione supportano fino a 25 persone per condivisione, con autorizzazioni di accesso e salvataggio gestite separatamente.
La chat condivisa consente 2.000 caratteri per messaggio e 10.000 messaggi per condivisione.
L'applicazione delle quote si applica anche durante l'esecuzione del codice.Una scrittura che supera i limiti di numero, dimensione, archiviazione o nidificazione dei file viene rifiutata in modo sicuro.

Buono a sapersi Esegui il codice e installa solo i pacchetti di cui ti fidi.L'esecuzione è isolata e limitata, ma il tuo programma può comunque modificare i file all'interno di un'area di lavoro scrivibile fino alla quota imposta.

📊 Introduzione a Matplotlib

1. Che cos'è Matplotlib?

Matplotlib è una libreria Python molto diffusa per creare visualizzazioni statiche, animate e interattive. È particolarmente utile nella data science e nel calcolo scientifico.

import matplotlib.pyplot as plt

2. Grafico a linee

Un grafico a linee di base che usa valori X e Y.

import matplotlib.pyplot as plt

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

plt.plot(x, y)
plt.title("Grafico a linee")
plt.xlabel("Asse X")
plt.ylabel("Asse Y")
plt.show()

3. Grafico a barre

I grafici a barre sono utili per confrontare categorie discrete.

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

plt.bar(categories, values)
plt.title("Grafico a barre")
plt.show()

4. Diagramma a dispersione

Usa i diagrammi a dispersione per mostrare le relazioni tra due variabili numeriche.

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

plt.scatter(x, y)
plt.title("Diagramma a dispersione")
plt.show()

5. Grafico a torta

I grafici a torta si usano per mostrare le proporzioni.

labels = ['Mela', 'Banana', 'Ciliegia']
sizes = [30, 40, 30]

plt.pie(sizes, labels=labels, autopct='%1.1f%%')
plt.title("Distribuzione della frutta")
plt.show()

6. Istogramma

Gli istogrammi aiutano a comprendere la distribuzione dei dati numerici.

import numpy as np

data = np.random.randn(1000)

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

7. Grafici multipli

Rappresenta più grafici in un'unica figura usando i subplot.

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("Grafico 1")

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

plt.tight_layout()
plt.show()

8. Personalizza gli stili

Puoi personalizzare colori, stili, marker e altro.

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

9. Salva il grafico come immagine

Salva il grafico in un file immagine usando savefig().

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

10. Grafico 3D (Avanzato)

Matplotlib supporta anche la grafica 3D tramite 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()