Matplotlib コードオンラインランナー – Pythonでグラフを作成・可視化
ブラウザでCLI使用、セットアップ不要でMatplotlibコードを実行しグラフを生成。素早いテストや学習、デバッグに最適！
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📊 この Matplotlib オンライン実行ツールについて
CodeUtility Matplotlib Executor は、Matplotlib のプロット命令を含む Python コードを ブラウザ上でそのまま作成・実行できるツールです。セットアップやローカルインストールは不要です。 Matplotlib があらかじめ入った実際の Python 環境で動作し、可視化をすぐに生成できます。
このツールは最新の Matplotlib を使用し、データ分析や科学計算でよく使われる NumPy や Pandas といった一般的な Python ライブラリにも対応しています。
2D チャート、散布図、ヒストグラム、カスタム可視化などを作成できます。コードが正常に実行されると 図は自動的にキャプチャされ、ポップアップウィンドウ に表示されます。
Jupyter Notebook やローカルの Python 環境がなくても、Python の可視化コードをすぐに試したい 学習者、データサイエンティスト、エンジニアに最適です。
💡 このツールの使い方
- 1. バージョンのドロップダウンから 最新 の Python + Matplotlib 環境を選択します。
- 2. 例として
import matplotlib.pyplot as pltのように、Matplotlib を使う Python コードを書くか貼り付けます。 - 3. グラフを表示するためにコードに
plt.show()を含めます。 - 4. 実行 をクリックするとコードが実行され、結果のグラフが ポップアップウィンドウ で開きます。
- 5. コードを修正 を使うと、Python コードの構文やフォーマットの問題を自動で修正できます。
- 6. 修正後は 修正履歴 ボタンが表示されます。クリックして最近の修正を確認できます。
- 7. ローカルの .py ファイルを アップロード したり、現在のコードを ダウンロード できます。
- 8. 高速で安定した描画のため、各実行の制限時間は 20 秒 です。
🧠 ヒント: コードに plt.show() などの表示関数が含まれている場合、
ツールが自動的に Matplotlib の図をポップアップウィンドウで描画します。これにより、
コンソール出力を散らかさずに、インタラクティブにプロットを確認できます。
📊 Matplotlib 入門
1. Matplotlib とは？
Matplotlib は、静的・アニメーション・インタラクティブな可視化を作成するための人気の Python ライブラリです。データサイエンスや科学計算で特に有用です。
import matplotlib.pyplot as plt2. 折れ線グラフ
X と Y の値を使った基本的な折れ線グラフ。
import matplotlib.pyplot as plt
x = [1, 2, 3, 4]
y = [2, 4, 6, 8]
plt.plot(x, y)
plt.title("折れ線グラフ")
plt.xlabel("X 軸")
plt.ylabel("Y 軸")
plt.show()3. 棒グラフ
棒グラフは離散的なカテゴリの比較に便利です。
categories = ['A', 'B', 'C']
values = [5, 7, 3]
plt.bar(categories, values)
plt.title("棒グラフ")
plt.show()4. 散布図
2 つの数値変数の関係を示すのに使います。
x = [1, 2, 3, 4]
y = [10, 20, 25, 30]
plt.scatter(x, y)
plt.title("散布図")
plt.show()5. 円グラフ
円グラフは割合を表すのに使います。
labels = ['りんご', 'バナナ', 'さくらんぼ']
sizes = [30, 40, 30]
plt.pie(sizes, labels=labels, autopct='%1.1f%%')
plt.title("果物の割合")
plt.show()6. ヒストグラム
ヒストグラムは数値データの分布を把握するのに役立ちます。
import numpy as np
data = np.random.randn(1000)
plt.hist(data, bins=30)
plt.title("ヒストグラム")
plt.show()7. 複数プロット
サブプロットを使って 1 つの図に複数のグラフを描画します。
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("プロット 1")
plt.subplot(1, 2, 2)
plt.plot(x, y2)
plt.title("プロット 2")
plt.tight_layout()
plt.show()8. スタイルのカスタマイズ
色、スタイル、マーカーなどをカスタマイズできます。
plt.plot(x, y1, color='red', linestyle='--', marker='o')
plt.title("スタイル付きライン")
plt.show()9. 画像として保存
savefig() を使ってプロットを画像ファイルに保存します。
plt.plot(x, y1)
plt.savefig("my_plot.png")10. 3D プロット（上級）
Matplotlib は mpl_toolkits.mplot3d を通じて 3D 描画もサポートしています。
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()