matplotlib

Матеріал з Вікіпедії — вільної енциклопедії.
Перейти до навігації Перейти до пошуку
matplotlib
Created with Matplotlib-logo.svg
Temp-sunspot-co2.svg
Приклад роботи matplotlib
Тип бібліотека мови Python
Автор(и) John D. Hunter[d][1]
Розробник Джон Хантер
Стабільний випуск 1.5.1 (11 січня 2016; 2 роки тому (2016-01-11))
Версії 3.0.0 (18 вересня 2018)[2]
Репозиторій github.com/matplotlib/matplotlib
Операційна система крос-платформова
GNU фреймворк GTK+ і Qt
Написано на Python[3] і C++
Ліцензія matplotlib licence
matplotlib.org

matplotlib у Вікісховищі?

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[4].

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, веб-додатках, де потрібно будувати діаграми (англ. plotting)[5][6]. В документації автор зізнається, що Matplotlib починався з імітування графічних команд MATLAB, але є незалежним від нього проектом[7].

Версія 1.2.0 — остання стабільна — потребує Python версії від 2.6 і вище і версію NumPy від 1.4 і вище[8].

Бібліотека Matplotlib побудована на принципах ООП, але має процедурний інтерфейс pylab, який надає аналоги команд MATLAB[9].

Можливості[ред. | ред. код]

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:

Користувач може вказати осі координат, сітку, додати підписи і пояснення, використовувати логарифмічну шкалу або полярні координати[10].

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[11].

З допомогою Matplotlib можна створювати і анімовані зображення[12].

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

Крім того, на основі класів пакету можна створювати й інші модулі. Наприклад, для генерування спарклайнів[13].

Порівняння з MATLAB[ред. | ред. код]

Інтерфейс pylab дозволяє легко використовувати matplotlib досвідченими користувачами MATLAB.

Нижче наведені деякі переваги використання matplotlib, як аналогу MATLAB:

Приклад[ред. | ред. код]

MatPlotLib SimplePlot.png

Наступний приклад ілюструє побудову графіка[4]:

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

Галерея графіків[ред. | ред. код]

Див. також[ред. | ред. код]

Примітки[ред. | ред. код]

  1. Hunter J. D. Matplotlib: A 2D Graphics Environment // Computing in Science and EngineeringAIP Publishing, 2007. — Vol. 9, Iss. 3. — P. 90–95. — ISSN 1521-9615; 1558-366Xdoi:10.1109/MCSE.2007.55
  2. Release 3.0.0 — 2018.
  3. Німецька Вікіпедія — 2001.
  4. а б Segaran, 2007
  5. Tosi, 2009
  6. Запис про matplotlib(англ.) на PyPI
  7. http://matplotlib.sourceforge.net/users/intro.html Вступ з документації по бібліотеці
  8. Вимоги для інсталяції
  9. Екран допомоги по пакету pylab можна інтерактивно викликати командами import pylab; help(pylab)
  10. Vaingast, 2009, с. 183-220
  11. mplot3d
  12. Animation API
  13. Grig Gheorghiu (23 April, 2005). sparkplot: creating sparklines with matplotlib. Архів оригіналу за 2012-08-19. 

Література[ред. | ред. код]

  • 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. | ред. код]