CodeUtility Matplotlib एक्ज़ीक्यूटर आपको ऐसा Python कोड लिखने और चलाने देता है जिसमें Matplotlib की plotting कमांड्स शामिल हों - सीधे आपके ब्राउज़र में, बिना किसी सेटअप या लोकल इंस्टॉलेशन की जरूरत के। यह Matplotlib प्रीइंस्टॉल्ड के साथ असली Python एनवायरनमेंट्स चलाता है, ताकि आप तुरंत विज़ुअल आउटपुट बना सकें।

यह टूल Matplotlib का नवीनतम संस्करण उपयोग करता है और डेटा विश्लेषण और वैज्ञानिक कंप्यूटिंग में उपयोग होने वाली सामान्य Python लाइब्रेरीज़, जैसे NumPy और Pandas, को सपोर्ट करता है।

आप 2D चार्ट, स्कैटर प्लॉट, हिस्टोग्राम, या कस्टम विज़ुअलाइज़ेशन बना सकते हैं - टूल आपका फिगर अपने-आप कैप्चर करता है और कोड के सफलतापूर्वक चलने पर उसे पॉपअप विंडो में दिखाता है।

यह सीखने वालों, डेटा साइंटिस्ट्स और इंजीनियरों के लिए परफेक्ट है जो Python विज़ुअलाइज़ेशन कोड के साथ जल्दी-जल्दी प्रयोग करना चाहते हैं, बिना Jupyter Notebook या लोकल Python सेटअप की जरूरत के।

सिर्फ़ एक कोड रनर से कहीं अधिक

एक ही एक्ज़ीक्यूटर में मल्टी-फ़ाइल एडिटर, अलग-थलग निष्पादन टर्मिनल, रनटाइम-विशिष्ट लाइब्रेरी, स्थायी वर्कस्पेस, साझाकरण और रीयल-टाइम सहयोग का उपयोग करें।

इस एक्ज़ीक्यूटर का उपयोग कैसे करें?

रनटाइम चुनें, फ़ाइल खोलें या बनाएँ, अपना कोड लिखें और चलाएँ चुनें। आउटपुट टर्मिनल में दिखाई देता है। साइन-इन उपयोगकर्ता वर्कस्पेस में फ़ाइलें रख सकते हैं, लाइब्रेरी इंस्टॉल कर सकते हैं और शेयर के माध्यम से सहयोग कर सकते हैं।

एक संस्करण चुनें और वर्तमान फ़ाइल संपादित करें या वर्कस्पेस की दूसरी फ़ाइल खोलें।
कोड चलाएँ, माँगे जाने पर टर्मिनल में इनपुट दें और सहेजा गया रन इतिहास देखें।
जब कार्य के लिए एक से अधिक कोड अंश चाहिए, तो लाइब्रेरी, वर्कस्पेस टूल, शेयरिंग और चैट का उपयोग करें।

कोडिंग प्रारंभ करें

संस्करणचलाने से पहले एक रनटाइम चुनें.स्थापित लाइब्रेरी चयनित भाषा संस्करण से संबंधित हैं।
खुली फ़ाइलें, न खुली पाठ फ़ाइलें सूचीबद्ध करती हैं।इसे उपलब्ध संपादक टैब में खोलने के लिए किसी एक का चयन करें।
रन सक्रिय फ़ाइल को प्रोग्राम के लिए उपलब्ध कार्यक्षेत्र के साथ निष्पादित करता है।
स्टॉप वर्तमान निष्पादन को उसकी समय सीमा से पहले समाप्त कर देता है।
उन्नत मोड एक फ़ाइल एक्सप्लोरर और चल, आकार बदलने योग्य टर्मिनल के साथ आईडीई लेआउट को खोलता है।

कार्यक्षेत्र और पुस्तकालय

नई फ़ाइल चयनित मूल निर्देशिका में एक फ़ाइल बनाती है और उसे संपादक में खोलती है।
नया फ़ोल्डर समर्थित नेस्टिंग गहराई तक एक निर्देशिका बनाता है।
फ़ाइलें अपलोड करें एक निर्देशिका में एक या अधिक सुरक्षित फ़ाइलें जोड़ता है।
डाउनलोड आपके डिवाइस पर एक फ़ाइल या ज़िपित निर्देशिका को सहेजता है।
किसी कार्यस्थान फ़ाइल या निर्देशिका की डुप्लिकेट प्रतिलिपि बनाएँ।
नाम बदलें फ़ाइल का नाम बदलता है और उसके खुले टैब और इतिहास को अपडेट करता है।
मूव किसी आइटम को स्थानांतरित करता है;फ़ाइलें और निर्देशिकाएँ भी खींची जा सकती हैं।
पुष्टिकरण के बाद डिलीट किसी आइटम को हटा देता है और उसके खुले संपादक टैब को बंद कर देता है।
पहले से स्थापित Libs इस रनटाइम में पहले से शामिल पैकेज दिखाता है।
Add Lib आपके खाते और चयनित रनटाइम के लिए एक निजी पैकेज स्थापित करता है।

टर्मिनल और सहायता

रन इतिहास पिछले और अगले सहेजे गए आउटपुट को खोलता है।
इसके साथ चलाएँ Python को निष्पादन सर्वर और ब्राउज़र Python के बीच बदलता है। ब्राउज़र मोड वर्कस्पेस फ़ाइलें सिंक करता है; खाते में इंस्टॉल लाइब्रेरी और इंटरैक्टिव टर्मिनल इनपुट के लिए निष्पादन सर्वर आवश्यक है।
कॉपी आउटपुट वर्तमान टर्मिनल टेक्स्ट की प्रतिलिपि बनाता है।
क्लियर आउटपुट पुष्टि के बाद सभी सहेजे गए रन आउटपुट को हटा देता है।
सक्रिय कोड का सारांश समझाएँ।
हाल ही में हालिया स्पष्टीकरण और परिणाम खुलते हैं।
सेटिंग्स फ़ॉन्ट, थीम और दृश्यमान टूलबार बटन बदलती हैं।

साझा करना और सहयोग करना

शेयर वर्तमान फ़ाइल, एक निर्देशिका, या संपूर्ण कार्यस्थान को स्नैपशॉट या लाइव कार्यस्थान के रूप में प्रकाशित करता है।आप लिंक एक्सेस को नियंत्रित करते हैं और परिवर्तनों को कौन सहेज सकता है।
लॉग किसी साझा कार्यक्षेत्र में सहेजे गए सहयोगी कार्यों को रिकॉर्ड करता है।
शेयर चैट से साइन-इन प्रतिभागियों को संदेश भेजने, लोगों का उल्लेख करने, कोड ब्लॉक साझा करने और ऑनलाइन या टाइपिंग सदस्यों को देखने की सुविधा मिलती है।
लाइव सहयोग सहयोगी कर्सर और सहेजे गए फ़ाइल अपडेट दिखाता है।केवल-दृश्य उपयोगकर्ता नवीनतम संस्करण लोड कर सकते हैं या अस्थायी संपादन रख सकते हैं।

कोटा और सीमाएँ

निष्पादन समय प्रति सर्वर रन 20 सेकंड तक सीमित है।जब आप इसे जल्दी समाप्त करना चाहते हैं तो स्टॉप का उपयोग करें।
वर्कस्पेस स्टोरेज प्रत्येक साइन-इन उपयोगकर्ता वर्कस्पेस और भाषा के लिए 100 फ़ाइलों, 100 निर्देशिकाओं और कुल 10 MiB की अनुमति देता है।
फ़ाइलें और फ़ोल्डर्स 1 MiB प्रति फ़ाइल और 5 नेस्टेड निर्देशिका स्तरों तक सीमित हैं।आपके कोड द्वारा जेनरेट की गई फ़ाइलें समान कोटा का पालन करती हैं।
निजी लाइब्रेरी प्रत्येक खाते और रनटाइम के लिए 10 स्थापित पैकेजों तक सीमित हैं।
शेयर स्नैपशॉट में अधिकतम 100 फ़ाइलें, प्रति फ़ाइल 1 MiB और कुल 2 MiB हो सकते हैं।
शेयर आमंत्रण प्रति शेयर 25 लोगों तक का समर्थन करते हैं, पहुंच और बचत अनुमतियाँ अलग से प्रबंधित की जाती हैं।
शेयर चैट प्रति संदेश 2,000 अक्षर और प्रति शेयर 10,000 संदेश की अनुमति देता है।
कोड चलने के दौरान कोटा प्रवर्तन भी लागू होता है।फ़ाइल संख्या, आकार, भंडारण, या नेस्टिंग सीमा से अधिक का लेखन सुरक्षित रूप से अस्वीकार कर दिया जाता है।

जानकर अच्छा लगा केवल कोड चलाएं और वही पैकेज इंस्टॉल करें जिन पर आपको भरोसा है।निष्पादन पृथक और सीमित है, लेकिन आपका प्रोग्राम अभी भी अपने लागू कोटा तक लिखने योग्य कार्यक्षेत्र के अंदर फ़ाइलों को संशोधित कर सकता है।

📊 Matplotlib का परिचय

1. Matplotlib क्या है?

Matplotlib एक लोकप्रिय Python लाइब्रेरी है जिसका उपयोग स्थिर, एनिमेटेड, और इंटरएक्टिव विज़ुअलाइज़ेशन बनाने के लिए किया जाता है। यह खास तौर पर डेटा साइंस और वैज्ञानिक कंप्यूटिंग में उपयोगी है।

import matplotlib.pyplot as plt

2. लाइन प्लॉट

X और Y मानों का एक बेसिक लाइन चार्ट।

import matplotlib.pyplot as plt

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

plt.plot(x, y)
plt.title("लाइन प्लॉट")
plt.xlabel("X अक्ष")
plt.ylabel("Y अक्ष")
plt.show()

3. बार चार्ट

बार चार्ट अलग-अलग कैटेगरीज़ की तुलना करने के लिए उपयोगी होते हैं।

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

plt.bar(categories, values)
plt.title("बार चार्ट")
plt.show()

4. स्कैटर प्लॉट

दो संख्यात्मक वेरिएबल्स के बीच संबंध दिखाने के लिए स्कैटर प्लॉट का उपयोग करें।

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

plt.scatter(x, y)
plt.title("स्कैटर प्लॉट")
plt.show()

5. पाई चार्ट

पाई चार्ट अनुपात दिखाने के लिए उपयोग किए जाते हैं।

labels = ['सेब', 'केला', 'चेरी']
sizes = [30, 40, 30]

plt.pie(sizes, labels=labels, autopct='%1.1f%%')
plt.title("फल वितरण")
plt.show()

6. हिस्टोग्राम

हिस्टोग्राम संख्यात्मक डेटा के वितरण को समझने में मदद करते हैं।

import numpy as np

data = np.random.randn(1000)

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

7. मल्टिपल प्लॉट्स

सबप्लॉट्स का उपयोग करके एक ही फिगर में कई चार्ट प्लॉट करें।

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("प्लॉट 1")

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

plt.tight_layout()
plt.show()

8. स्टाइल कस्टमाइज़ करें

आप रंग, स्टाइल, मार्कर्स और बहुत कुछ कस्टमाइज़ कर सकते हैं।

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

9. प्लॉट को इमेज के रूप में सेव करें

savefig() का उपयोग करके अपने प्लॉट को इमेज फाइल में सेव करें।

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

10. 3D प्लॉट (उन्नत)

Matplotlib mpl_toolkits.mplot3d के जरिए 3D प्लॉटिंग भी सपोर्ट करता है।

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()