Quire

Matplotlib

From Quire, the open reference··2 min read
Matplotlib
Matplotlib
Image: source and license
Типбиблиотека языка Python
АвторДжон Д. Хантер[1]
РазработчикJohn Hunter
Написана наC++ и Python
ИнтерфейсGTK и Qt
Движкиcairo и Anti-Grain Geometry
Операционная системакроссплатформенность
Дата выпуска2003[2]
Аппаратная платформаPython
Последняя версия3.11.1 (18 июля 2026)
Репозиторийgithub.com/matplotlib/ma…
Создаваемые форматы файлов:
PNG, SVG, Encapsulated PostScript и PDF
Лицензияmatplotlib licence
Сайтmatplotlib.org (англ.)

Matplotlib (сокр. от MATLAB, plot и library[3]) — библиотека на языке программирования Python для визуализации данных двумерной и трёхмерной графикой. Получаемые изображения могут быть использованы в качестве иллюстраций в публикациях[4].

Matplotlib написан и поддерживался в основном Джоном Хантером (англ. John Hunter) и распространяется на условиях BSD-подобной лицензии. Генерируемые в различных форматах изображения могут быть использованы в интерактивной графике, в научных публикациях, графическом интерфейсе пользователя, веб-приложениях, где требуется построение диаграмм (англ. plotting)[5][6]. В документации автор признаётся, что Matplotlib начинался с подражания графическим командам MATLAB, но является независимым от него проектом[7].

Версия 2.1.1 — последняя стабильная — требует Python версии 2.7 или от 3.4 и выше и версию NumPy от 1.7.1 и выше[8].

Библиотека Matplotlib построена на принципах ООП, но имеет процедурный интерфейс pylab, который предоставляет аналоги команд MATLAB[9].

Возможности#edit

Matplotlib является гибким, легко конфигурируемым пакетом, который вместе с NumPy, SciPy и IPython предоставляет возможности, подобные MATLAB. В настоящее время пакет работает с несколькими графическими библиотеками, включая wxWindows и PyGTK.

Пакет поддерживает многие виды графиков и диаграмм:

Пользователь может указать оси координат, решетку, добавить надписи и пояснения, использовать логарифмическую шкалу или полярные координаты[10].

Несложные трёхмерные графики можно строить с помощью набора инструментов (toolkit) mplot3d. Есть и другие наборы инструментов: для картографии, для работы с Excel, утилиты для GTK и другие[11].

С помощью Matplotlib можно делать и анимированные изображения[12].

Набор поддерживаемых форматов изображений, векторных и растровых, можно получить из словаря FigureCanvasBase.filetypes. Типичные поддерживаемые форматы:

Кроме того, на основе классов пакета можно создавать и другие модули. Например, для генерации искрографиков[13].

Пример#edit

Следующий пример иллюстрирует построение графика[4]:

from pylab import *
plot(range(1, 20),
     [i * i for i in range(1, 20)], 'ro')
savefig('example.png')
show()

Результат работы примера в формате PNG:

Image: source and license

Примечания#edit

  1. ^ Hunter J. D. Matplotlib: A 2D Graphics Environment (англ.) // Computing in Science and Engineering — AIP Publishing, 2007. — Vol. 3, Iss. 1. — P. 766. — ISSN 1521-9615; 1558-366X — doi:10.1109/MCSE.2007.55
  2. ^ https://matplotlib.org/users/license.html#copyright-policy
  3. ^ History — Matplotlib 3.9.2 documentation. Дата обращения: 31 декабря 2025. Архивировано 30 декабря 2025 года.
  4. ^ a b Segaran, 2007.
  5. ^ Tosi, 2009.
  6. ^ Запись о matplotlib Архивная копия от 4 июля 2015 на Wayback Machine (англ.) на PyPI
  7. ^ http://matplotlib.sourceforge.net/users/intro.html Архивная копия от 7 сентября 2012 на Wayback Machine Введение из документации по библиотеке
  8. ^ Требования для инсталляции. Дата обращения: 4 января 2018. Архивировано 24 июня 2021 года.
  9. ^ Экран помощи по пакету pylab можно интерактивно вызвать командами import pylab; help(pylab)
  10. ^ Vaingast, 2009, pp. 183-220.
  11. ^ mplot3d. Дата обращения: 24 июля 2012. Архивировано 7 сентября 2012 года.
  12. ^ Animation API. Дата обращения: 24 июля 2012. Архивировано 2 июля 2012 года.
  13. ^ Grig Gheorghiu. sparkplot: creating sparklines with matplotlib (англ.) (23 апреля 2005). Архивировано из оригинала 19 августа 2012 года.

Литература#edit

  • Андреас Мюллер, Сара Гвидо. Введение в машинное обучение с помощью Python. Руководство для специалистов по работе с данными = Introduction to Machine Learning with Python: A Guide for Data Scientists. — Вильямс, 2017. — 480 с. — ISBN 978-5-9908910-8-1, 978-1-449-36941-5.
  • Дж. Вандер Плас. Python для сложных задач. Наука о данных и машинное обучение = Python Data Science Handbook: Essential Tools for Working with Data. — Питер, 2017. — 576 с. — ISBN 978-5-496-03068-7.
  • Toby Segaran. Programming Collective Intelligence: Building Smart Web 2.0 Applications. — O'Reilly Media, Inc., 2007. — 308 с. — ISBN 9780596529321. Имеется перевод: Тоби Сегаран. Программируем коллективный разум. — Символ-Плюс, 2009. — 368 с. — ISBN 5-93286-119-3.
  • Sandro Tosi. Matplotlib for Python Developers. — Packt Publishing, 2009. — 308 с. — ISBN 978-1847197900.
  • Shai Vaingast. Beginning Python Visualization: Crafting Visual Transformation Scripts. — Springer, 2009. — 384 с. — ISBN 9781430218432.

Ссылки#edit

Categories Программное обеспечение по алфавитуПрограммное обеспечение, разработанное в 2003 годуБиблиотеки PythonНаучное программное обеспечениеСвободные библиотеки программСвободное графическое программное обеспечение

This article is mirrored from “Matplotlib” on Русский Wikipedia, revision 155283507, written by Wikipedia's contributors and licensed CC BY-SA 4.0. Editing it here creates a Quire copy with its own history.

Synced with Wikipedia revision 155283507 · just now