CodeUtility
Lập trình thông minh, làm việc hiệu quả!

Trình Chạy Code Matplotlib Online – Tạo Biểu Đồ Online Với Python

Tạo và hiển thị biểu đồ Python với code Matplotlib trực tiếp từ CLI. Không cần cài đặt, test và debug nhanh chóng ngay trên trình duyệt!

Thư viện cài đặt sẵn
🚀 471,625 tổng số lượt thực thi (7,609 trong tháng này)

Udemy Logo 📚 Ai cũng đang học Matplotlib - bạn thì sao?

Đang tải…

💡 Bạn đang muốn cải thiện kỹ năng của mình? Các khóa học này có thể giúp ích—hãy kiểm tra chúng trong khi mô hình AI của chúng tôi xử lý yêu cầu của bạn.

📊 Về Trình chạy Matplotlib trực tuyến này

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.

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

📊 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()