Trình chạy Matplotlib của CodeUtility cho phép bạn viết và chạy mã Python có chứa các lệnh vẽ của Matplotlib - trực tiếp trên trình duyệt, không cần thiết lập hay cài đặt cục bộ. Công cụ chạy trong các môi trường Python thực với Matplotlib đã được cài sẵn, giúp tạo kết quả trực quan ngay lập tức.

Công cụ này dùng phiên bản Matplotlib mới nhất và hỗ trợ các thư viện Python phổ biến dùng trong phân tích dữ liệu và tính toán khoa học, bao gồm NumPy và Pandas.

Bạn có thể tạo biểu đồ 2D, scatter plot, histogram hoặc trực quan hóa tùy chỉnh - công cụ sẽ tự động ghi lại figure và hiển thị trong cửa sổ bật lên khi mã chạy thành công.

Rất phù hợp cho người học, nhà khoa học dữ liệu và kỹ sư muốn nhanh chóng thử nghiệm mã trực quan hóa Python mà không cần Jupyter Notebook hay thiết lập Python cục bộ.

Không chỉ là công cụ chạy mã

Sử dụng trình soạn thảo nhiều tệp, terminal thực thi biệt lập, thư viện riêng theo môi trường chạy, không gian làm việc lâu dài, tính năng chia sẻ và cộng tác theo thời gian thực ngay trong cùng một trình thực thi.

Cách sử dụng trình thực thi này?

Chọn môi trường chạy, mở hoặc tạo tệp, viết mã rồi nhấn Chạy. Kết quả xuất hiện trong terminal; người dùng đã đăng nhập có thể lưu tệp trong không gian làm việc, cài thư viện và cộng tác qua liên kết chia sẻ.

Chọn phiên bản rồi chỉnh sửa tệp hiện tại hoặc mở một tệp khác trong không gian làm việc.
Chạy mã, nhập dữ liệu trong terminal khi được yêu cầu và xem lại lịch sử chạy đã lưu.
Sử dụng thư viện, công cụ không gian làm việc, chia sẻ và trò chuyện khi tác vụ cần nhiều hơn một đoạn mã.

Bắt đầu lập trình

Phiên bảnChọn môi trường chạy trước khi thực thi. Các thư viện đã cài thuộc về phiên bản ngôn ngữ được chọn.
Mở tệp liệt kê các tệp văn bản chưa mở. Chọn một tệp để mở trong tab trình soạn thảo còn trống.
Chạy thực thi tệp đang hoạt động và cho phép chương trình sử dụng không gian làm việc của tệp.
Dừng kết thúc lượt thực thi hiện tại trước khi hết thời gian.
Chế độ nâng cao mở bố cục IDE với trình duyệt tệp và terminal có thể di chuyển, thay đổi kích thước.

Không gian làm việc và thư viện

Tệp mới tạo tệp trong thư mục cha đã chọn và mở tệp trong trình soạn thảo.
Thư mục mới tạo thư mục tới độ sâu lồng nhau được hỗ trợ.
Tải tệp lên thêm một hoặc nhiều tệp an toàn vào thư mục.
Tải xuống lưu tệp hoặc thư mục nén ZIP vào thiết bị.
Sao chép nhân bản tệp hoặc thư mục trong không gian làm việc.
Đổi tên thay đổi tên tệp và cập nhật tab đang mở cùng lịch sử.
Di chuyển chuyển vị trí mục; tệp và thư mục cũng có thể được kéo thả.
Xóa loại bỏ mục sau khi xác nhận và đóng tab trình soạn thảo đang mở của mục đó.
Thư viện cài đặt sẵn hiển thị các gói đã có trong môi trường chạy này.
Thêm thư viện cài gói riêng cho tài khoản và môi trường chạy đã chọn.

Terminal và trợ giúp

Lịch sử chạy mở kết quả đã lưu trước và sau.
Chạy bằng chuyển Python giữa máy chủ thực thi và Python trong trình duyệt. Chế độ trình duyệt đồng bộ tệp không gian làm việc; thư viện cài cho tài khoản và nhập liệu tương tác cần máy chủ thực thi.
Sao chép kết quả sao chép văn bản hiện tại trong terminal.
Xóa kết quả xóa mọi kết quả chạy đã lưu sau khi xác nhận.
Giải thích tóm tắt mã đang hoạt động.
Gần đây mở các phần giải thích và kết quả gần đây.
Cài đặt thay đổi phông chữ, giao diện và các nút hiển thị trên thanh công cụ.

Chia sẻ và cộng tác

Chia sẻ xuất bản tệp hiện tại, một thư mục hoặc toàn bộ không gian làm việc dưới dạng bản chụp hoặc không gian làm việc trực tiếp. Bạn kiểm soát quyền truy cập liên kết và người được phép lưu thay đổi.
Nhật ký ghi lại các thao tác đã lưu của cộng tác viên trong không gian làm việc được chia sẻ.
Trò chuyện chia sẻ cho phép người đã đăng nhập nhắn tin, nhắc đến người khác, chia sẻ khối mã và xem thành viên trực tuyến hoặc đang nhập.
Cộng tác trực tiếp hiển thị con trỏ của cộng tác viên và các cập nhật tệp đã lưu. Người chỉ có quyền xem có thể tải phiên bản mới nhất hoặc giữ chỉnh sửa tạm thời.

Hạn mức và giới hạn

Thời gian thực thi được giới hạn ở 20 giây cho mỗi lượt chạy trên máy chủ. Dùng Dừng nếu muốn kết thúc sớm hơn.
Dung lượng không gian làm việc cho phép 100 tệp, 100 thư mục và tổng cộng 10 MiB cho mỗi ngôn ngữ và không gian làm việc của người dùng đã đăng nhập.
Tệp và thư mục bị giới hạn ở 1 MiB mỗi tệp và 5 cấp thư mục lồng nhau. Tệp do mã tạo ra cũng tuân theo hạn mức này.
Thư viện riêng bị giới hạn ở 10 gói đã cài cho mỗi tài khoản và môi trường chạy.
Bản chụp chia sẻ có thể chứa tối đa 100 tệp, 1 MiB mỗi tệp và tổng cộng 2 MiB.
Lời mời chia sẻ hỗ trợ tối đa 25 người cho mỗi chia sẻ, với quyền truy cập và quyền lưu được quản lý riêng.
Trò chuyện chia sẻ cho phép 2.000 ký tự mỗi tin nhắn và 10.000 tin nhắn mỗi chia sẻ.
Áp dụng hạn mức cũng có hiệu lực khi mã đang chạy. Thao tác ghi vượt quá số lượng tệp, kích thước, dung lượng hoặc độ sâu lồng nhau sẽ bị từ chối an toàn.

Thông tin hữu ích Chỉ chạy mã và cài các gói mà bạn tin cậy. Việc thực thi được cô lập và giới hạn, nhưng chương trình vẫn có thể sửa đổi tệp trong không gian làm việc có quyền ghi theo hạn mức được áp dụng.

📊 Giới thiệu về Matplotlib

1. Matplotlib là gì?

Matplotlib là một thư viện Python phổ biến dùng để tạo các trực quan hóa tĩnh, động và tương tác. Nó đặc biệt hữu ích trong khoa học dữ liệu và tính toán khoa học.

import matplotlib.pyplot as plt

2. Biểu đồ đường (Line Plot)

Một biểu đồ đường cơ bản sử dụng giá trị X và Y.

import matplotlib.pyplot as plt

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

plt.plot(x, y)
plt.title("Biểu đồ đường")
plt.xlabel("Trục X")
plt.ylabel("Trục Y")
plt.show()

3. Biểu đồ cột (Bar Chart)

Biểu đồ cột hữu ích để so sánh các danh mục rời rạc.

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

plt.bar(categories, values)
plt.title("Biểu đồ cột")
plt.show()

4. Biểu đồ phân tán (Scatter Plot)

Dùng biểu đồ phân tán để thể hiện mối quan hệ giữa hai biến số.

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

plt.scatter(x, y)
plt.title("Biểu đồ phân tán")
plt.show()

5. Biểu đồ tròn (Pie Chart)

Biểu đồ tròn dùng để hiển thị tỷ lệ.

labels = ['Táo', 'Chuối', 'Anh đào']
sizes = [30, 40, 30]

plt.pie(sizes, labels=labels, autopct='%1.1f%%')
plt.title("Phân bố trái cây")
plt.show()

6. Biểu đồ histogram

Histogram giúp hiểu phân bố của dữ liệu số.

import numpy as np

data = np.random.randn(1000)

plt.hist(data, bins=30)
plt.title("Biểu đồ histogram")
plt.show()

7. Nhiều biểu đồ trong một figure

Vẽ nhiều biểu đồ trong một figure bằng cách dùng 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("Biểu đồ 1")

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

plt.tight_layout()
plt.show()

8. Tùy chỉnh kiểu dáng

Bạn có thể tùy chỉnh màu sắc, kiểu, marker và nhiều thứ khác.

plt.plot(x, y1, color='red', linestyle='--', marker='o')
plt.title("Đường được tạo kiểu")
plt.show()

9. Lưu biểu đồ thành ảnh

Lưu biểu đồ của bạn ra tệp ảnh bằng savefig().

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

10. Biểu đồ 3D (Nâng cao)

Matplotlib cũng hỗ trợ vẽ 3D thông qua 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()