matplotlib бібліотека на мові програмування Python для візуалізації даних двовимірною 2D графікою 3D графіка також підтр

matplotlib — бібліотека на мові програмування Python для візуалізації даних двовимірною 2D графікою (3D графіка також підтримується). Отримувані зображення можуть бути використані як ілюстрації в публікаціях.

matplotlib

Тип	бібліотека мови Python
Автор	John D. Hunter^d
Розробник	Джон Хантер
Стабільний випуск	1.5.1 (11 січня, 2016; 7 років тому (2016-01-11))
Платформа	Python
Операційна система	крос-платформова
GNU фреймворк	GTK і Qt
Мова програмування	C++ і Python
Ліцензія	matplotlib licence
Онлайн-документація	matplotlib.org/stable/contents.html
Репозиторій	github.com/matplotlib/matplotlib
Вебсайт	matplotlib.org
matplotlib у Вікісховищі

matplotlib написана і підтримується в основному Джоном Хантером^[en] і поширюється на умовах BSD-подібної ліцензії. Зображення, які генеруються в різних форматах, можуть бути використані в інтерактивній графіці, наукових публікаціях, графічному інтерфейсі користувача, вебдодатках, де потрібно будувати діаграми (англ. plotting). В документації автор зізнається, що Matplotlib починався з імітування графічних команд MATLAB, але є незалежним від нього проектом.

Версія 1.2.0 — остання стабільна — потребує Python версії від 2.6 і вище і версію NumPy від 1.4 і вище.

Бібліотека Matplotlib побудована на принципах ООП, але має процедурний інтерфейс pylab, який надає аналоги команд MATLAB.

Можливості ред.

Matplotlib є гнучким, легко конфігурованим пакетом, який разом з NumPy, SciPy і IPython надає можливості, подібні до MATLAB. В даний час пакет працює з декількома графічними бібліотеками, включаючи wxWindows і PyGTK.

Пакет підтримує багато видів графіків і діаграм:

Графіки (line plot)
Діаграми розсіювання (scatter plot)
Стовпчасті діаграми (bar chart) і гістограми (histogram)
Секторні діаграми (pie chart)
Діаграми «Стовбур-листя» (stem plot)
Контурні графіки (contour plot)
Поля градієнтів (quiver)
Спектральні діаграми (spectrogram)

Користувач може вказати осі координат, сітку, додати підписи і пояснення, використовувати логарифмічну шкалу або полярні координати.

Нескладні тривимірні графіки можна будувати з допомогою набору інструментів (toolkit) mplot3d. Існують і інші набори інструментів: для картографії, для роботи з Excel, утиліти для GTK та інші.

З допомогою Matplotlib можна створювати і анімовані зображення.

Набір підтримуваних форматів зображень, векторних і растрових, можна отримати з словника FigureCanvasBase.filetypes. Типові підтримувані формати:

Encapsulated PostScript (EPS)
Enhanced Metafile (EMF)
JPEG
PDF
PNG
PostScript
RGBA^[ru] («сирий» формат)
SVG
SVGZ
TIFF

Крім того, на основі класів пакету можна створювати й інші модулі. Наприклад, для генерування спарклайнів.

Порівняння з MATLAB ред.

Інтерфейс pylab дозволяє легко використовувати matplotlib досвідченими користувачами MATLAB.

Нижче наведені деякі переваги використання matplotlib, як аналогу MATLAB:

вбудована підтримка SVG;
є відкритим програмним забезпеченням;
безкоштовний.

Приклад ред.

Наступний приклад ілюструє побудову графіка:

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

Галерея графіків ред.

Див. також ред.

ROOT

Примітки ред.

Hunter J. D. Matplotlib: A 2D Graphics Environment // 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
d:Track:Q17278583d:Track:Q17278587d:Track:Q15763869d:Track:Q27991300
https://matplotlib.org/stable/users/license.html?highlight=free%20open%20source
https://matplotlib.org/stable/users/installing.html#installing-an-official-release
↑ Segaran, 2007.
Tosi, 2009.
Запис про matplotlib [ 4 липня 2015 у Wayback Machine.](англ.) на PyPI
http://matplotlib.sourceforge.net/users/intro.html [ 7 вересня 2012 у Wayback Machine.] Вступ з документації по бібліотеці
. Архів оригіналу за 15 травня 2011. Процитовано 31 липня 2015.
Екран допомоги по пакету pylab можна інтерактивно викликати командами import pylab; help(pylab)
Vaingast, 2009, с. 183-220.
. Архів оригіналу за 7 вересня 2012. Процитовано 31 липня 2015.
. Архів оригіналу за 2 липня 2012. Процитовано 31 липня 2015.
Grig Gheorghiu (23 April, 2005). sparkplot: creating sparklines with matplotlib. Архів оригіналу за 19 серпня 2012. Процитовано 31 липня 2015.

Література ред.

Toby Segaran. Programming Collective Intelligence: Building Smart Web 2.0 Applications. — O'Reilly Media, Inc, 2007. — 308 с. — ISBN 9780596529321. Є переклад на російську: 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.

Посилання ред.

Домашня сторінка Matplotlib [ 21 лютого 2018 у Wayback Machine.](англ.)
«Книга рецептів» Matplotlib [ 2 грудня 2006 у Wayback Machine.](англ.)
Відеолекція Джона Д.Хантера (John D. Hunter) [ 26 червня 2015 у Wayback Machine.](англ.)
Серія статей про використання Matplotlib [ 22 вересня 2015 у Wayback Machine.](рос.)

[<span_class="wikidata_cite_citetype_Q13442814"_data-entity-id="Q17278583"><i_class="wef_low_priority_links">[[:en:John_D._Hunter|Hunter&nbsp;J.&nbsp;D.]]</i>_[[:d:Q17278583|Matplotlib:_A_2D_Graphics_Environment]]_//_''[[:en:Computing_in_Science_&_Engineering|Computing_in_Science_and_Engineering]]''<span_class="wef_low_priority_links">_—_[[:d:Q27991300|AIP_Publishing]],_2007._—_Vol.&nbsp;3,_Iss.&nbsp;1._—_P.&nbsp;766._—_ISSN_[https://www.worldcat.org/issn/1521-9615_1521-9615];_[https://www.worldcat.org/issn/1558-366X_1558-366X]_—_[http://dx.doi.org/10.1109/MCSE.2007.55_doi:10.1109/MCSE.2007.55]</span></span><div_style="display:none">[[d:Track:Q17278583]][[d:Track:Q17278587]][[d:Track:Q15763869]][[d:Track:Q27991300]]</div>-1] Hunter J. D. Matplotlib: A 2D Graphics Environment // 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
d:Track:Q17278583d:Track:Q17278587d:Track:Q15763869d:Track:Q27991300

[[https://matplotlib.org/stable/users/license.html?highlight=free%2520open%2520source_https://matplotlib.org/stable/users/license.html?highlight=free%2520open%2520source]<span_class="wef_low_priority_links"></span><div_style="display:none"></div>-2] https://matplotlib.org/stable/users/license.html?highlight=free%20open%20source

[[https://matplotlib.org/stable/users/installing.html#installing-an-official-release_https://matplotlib.org/stable/users/installing.html#installing-an-official-release]<span_class="wef_low_priority_links"></span><div_style="display:none"></div>-3] ttps://matplotlib.org/stable/users/installing.html#installing-an-official-release

[FOOTNOTESegaran2007-4] Segaran, 2007.

[FOOTNOTETosi2009-5] Tosi, 2009.

[6] Запис про matplotlib [ 4 липня 2015 у Wayback Machine.](англ.) на PyPI

[7] ttp://matplotlib.sourceforge.net/users/intro.html [ 7 вересня 2012 у Wayback Machine.] Вступ з документації по бібліотеці

[8] . Архів оригіналу за 15 травня 2011. Процитовано 31 липня 2015.

[9] Екран допомоги по пакету pylab можна інтерактивно викликати командами import pylab; help(pylab)

[FOOTNOTEVaingast2009183-220-10] Vaingast, 2009, с. 183-220.

[11] . Архів оригіналу за 7 вересня 2012. Процитовано 31 липня 2015.

[12] . Архів оригіналу за 2 липня 2012. Процитовано 31 липня 2015.

[Gheorghiu,_2005-13] Grig Gheorghiu (23 April, 2005). sparkplot: creating sparklines with matplotlib. Архів оригіналу за 19 серпня 2012. Процитовано 31 липня 2015.