2022年7月26日 星期二

方便好用的線上 Python 執行環境 trinket.io

今天參加 Python 內訓課程時老師介紹了 trinket.io 這個線上 Python 線上執行環境, 其實我去年就發現了這個好用的線上資源, 參考 :


根據網頁說明, 此 Python 執行環境已預裝 Numpy, SciPy, Matplotlib 等套件, 參考 :


但我實際測試發現 Pandas , Seaborn, 與 Bokeh 也有預裝, 但可惜 plotly 沒有, 下面是 Seaborn 繪圖範例 : 

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

election={'votes': [608590, 5522119, 8170231],
          'candidates': ['James Soong', 'Korea Fish', 'Tsai Ing-Wen']}
data=pd.DataFrame(election)
sns.barplot(x='candidates', y='votes', data=data)    
plt.title('2020 Presidential Election')
plt.xlabel('Candidates')
plt.ylabel('Votes(Million)')
plt.show()

結果如下 : 




下面是 Bokeh 繪圖範例 : 

import random
from bokeh.plotting import figure, show
x=list(range(0, 26))
y=random.sample(range(0, 100), 26)

colors=["#%02x%02x%02x" % (255, int(round(value * 255 / 100)), 255) for value in y]
p=figure(
    title="Vectorized colors example",
    sizing_mode="stretch_width",
    max_width=400,
    height=250)
line=p.line(x, y, line_color="blue", line_width=1)
circle=p.circle(x, y, fill_color=colors, line_color="blue", size=15)
show(p)

參考 :


結果如下 : 




申請免費帳號就可以將程式儲存在 trinket.io, 就可以分享給他人下載. 

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