Matplotlib

Matplotlib kann mit Python 2.x (bis Matplotlib 2.2.x) und 3.x verwendet werden und funktioniert auf allen gängigen Betriebssystemen. Dabei wird eine Python-ähnliche objektorientierte Schnittstelle verwendet. Nach dem Importieren der Bibliothek kann man graphische Darstellungen mithilfe der Python-Konsole erzeugen. Man kann jedoch auch Matplotlib in bestehende Python-Programme integrieren. Dazu verwendet Matplotlib Anbindungen zu GUI-Bibliotheken wie GTK+, Qt, wxWidgets und Tk. Die Grafiken können in einer Vielzahl von Formaten erstellt werden, z. B.: SVG, PNG, Anti-Grain Geometry, EPS, PDF.

Die erste Version von Matplotlib wurde von John D. Hunter in den Jahren 2002 und 2003 entwickelt.^[3] Gleich zu Beginn war es als freie Open-Source-Bibliothek gedacht. Heute wird die Entwicklung auf GitHub von vielen Personen vorangetrieben.^[4]

Kurven

>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> import numpy as np
>>> a = np.linspace(0, 8, 501)
>>> b = np.exp(-a)
>>> plt.plot(a, b)
>>> plt.show()

Histogramm

>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> from numpy.random import normal,rand
>>> x = normal(size=200)
>>> plt.hist(x, bins=30, edgecolor='black')
>>> plt.show()

Streudiagramm

>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> from numpy.random import rand
>>> a = rand(100)
>>> b = rand(100)
>>> plt.scatter(a, b, edgecolor='black')
>>> plt.show()

3D-Plot

>>> from matplotlib import cm
>>> from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> import numpy as np
>>> fig = plt.figure()
>>> ax = fig.add_subplot(projection='3d')
>>> X = np.arange(-5, 5, 0.25)
>>> Y = np.arange(-5, 5, 0.25)
>>> X, Y = np.meshgrid(X, Y)
>>> R = np.sqrt(X**2 + Y**2)
>>> Z = np.sin(R)
>>> surf = ax.plot_surface(X, Y, Z, rstride=1, cstride=1, cmap=cm.coolwarm, edgecolor='black')
>>> plt.show()

Weitere Beispiele

Commons: Matplotlib

• Offizielle Website
• Github-Seite von Matplotlib
• Matplotlib: Lessons from middle age – Video, in dem John D. Hunter die Entwicklung des Projekts beschreibt
• Matplotlib-Anleitung „SciPy Cookbook“ (englisch)

1. matplotlib.org.
2. Release 3.11.2. 11. September 2026 (abgerufen am 11. September 2026).
3. John D. Hunter: Matplotlib: A 2D Graphics Environment. In: Computing in Science & Engineering. 9. Jahrgang, Nr. 3, S. 90–95, doi:10.1109/MCSE.2007.55 (englisch).
4. Matplotlib Credits. In: Matplotlib. Matplotlib, abgerufen am 7. August 2014 (englisch).

1. ^ matplotlib.org.
2. ^ Release 3.11.2. 11. September 2026 (abgerufen am 11. September 2026).
3. ^ John D. Hunter: Matplotlib: A 2D Graphics Environment. In: Computing in Science & Engineering. 9. Jahrgang, Nr. 3, S. 90–95, doi:10.1109/MCSE.2007.55 (englisch).
4. ^ Matplotlib Credits. In: Matplotlib. Matplotlib, abgerufen am 7. August 2014 (englisch).