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 :

# 好站 : 線上程式執行平台 trinket

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

# https://trinket.io/docs/python  

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 :

# https://docs.bokeh.org/en/latest/docs/first_steps/first_steps_5.html

結果如下 : 

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