matplotlib

Data

차트 렌더링

개요 matplotlib

Matplotlib는 Python에서 가장 널리 사용되는 플로팅 라이브러리입니다. 단 몇 줄의 코드만으로 막대형 차트, 선 그래프, 분산형 차트, 히스토그램, 원형 차트 등 출판 품질의 2D 차트를 생성할 수 있습니다.Matplotlib는NumPy및Pandas과 긴밀하게 통합되어 거의 모든 데이터 과학 워크플로의 기본 시각화 계층이 됩니다.

PyRun는 전용 GRAPHS 탭 내 브라우저에서 직접Matplotlib차트를 렌더링합니다. 코드에서 plt.show()를 호출하면PyRun이 그림을 가로채서 터미널 출력과 함께 선명한 SVG로 표시합니다. Jupyter 노트북이나 로컬 디스플레이 서버가 필요하지 않습니다. 플로팅 코드를 작성하고 실행하기만 하면 됩니다.

코드 및 실행 출력

GRAPHS 탭에서 차트를 렌더링합니다.

Matplotlib Bar Chart에디터에서 실행

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

langs = ['Python', 'JavaScript', 'TypeScript', 'Rust', 'Go']
scores = [95, 88, 82, 78, 75]
colors = ['#0D9488', '#F59E0B', '#3B82F6', '#EF4444', '#8B5CF6']

fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 5))
bars = ax.bar(langs, scores, color=colors, edgecolor='none', width=0.6)
ax.set_title('Language Popularity Index 2025', fontsize=14, fontweight='bold', pad=15)
ax.set_ylabel('Score', fontsize=11)
ax.set_ylim(60, 100)
ax.spines[['top', 'right']].set_visible(False)
for bar, score in zip(bars, scores):
    ax.text(bar.get_x() + bar.get_width()/2, bar.get_height() + 0.5,
            str(score), ha='center', va='bottom', fontweight='bold')
plt.tight_layout()
plt.show()