Matplotlib
Библиотека для создания визуализаций на Python
Matplotlib
Оригинальный автор(ы)Джон Д. Хантер
Разработчик(и)Майкл Дроэттбум и др.
Первоначальный выпуск2003 ; 22 года назад [1] ( 2003 )
Стабильный релиз
3.10.0 [2]  / 14 декабря 2024 г. ; 25 дней назад ( 14 декабря 2024 )
Репозиторий
  • github.com/matplotlib/matplotlib
Написано вПитон
ДвигательКаир , Антизернистая геометрия
Операционная системаКроссплатформенный
ТипПостроение
ЛицензияЛицензия Matplotlib
Веб-сайтmatplotlib.org

Matplotlib (гибрид MATLAB , plot и library [3] ) — библиотека построения графиков для языка программирования Python и егорасширения числовой математики NumPy . Она предоставляет объектно-ориентированный API для встраивания графиков в приложения с использованием универсальных наборов графических интерфейсов, таких как Tkinter , wxPython , Qt или GTK . Существует также процедурный интерфейс «pylab», основанный на конечном автомате (например, OpenGL ), разработанный так, чтобы максимально напоминать MATLAB , хотя его использование не рекомендуется. [4] SciPy использует Matplotlib.

Matplotlib изначально был написан Джоном Д. Хантером . С тех пор у него появилось активное сообщество разработчиков [5] , и он распространяется по лицензии в стиле BSD . Майкл Дроеттбум был назначен ведущим разработчиком matplotlib незадолго до смерти Джона Хантера в августе 2012 года [6] , а затем к нему присоединился Томас Касвелл. [7] [8] Matplotlib — проект, спонсируемый NumFOCUS из бюджета. [9]

Сравнение с MATLAB

Pyplot — это модуль Matplotlib, который предоставляет интерфейс, подобный MATLAB. [10] Matplotlib разработан так, чтобы быть таким же удобным в использовании, как MATLAB, с возможностью использования Python и преимуществом бесплатности и открытого исходного кода .

Типы участков

Matplotlib поддерживает различные типы 2-мерных и 3-мерных графиков. Поддержка 2-мерных графиков надежна. Поддержка 3-мерных графиков была добавлена ​​позже, и хотя она хороша, она не такая надежная, как 2-мерные графики.

Примеры

  • Линейный график
    Линейный график
  • Гистограмма
    Гистограмма
  • Диаграмма рассеяния
    Диаграмма рассеяния
  • 3D-график
    3D-график
  • Изображение сюжета
    Изображение сюжета
  • Контурный участок
    Контурный участок
  • Полярный участок
    Полярный участок
  • Линейный график
    Линейный график
  • 3-D участок
    3-D участок
  • Изображение сюжета
    Изображение сюжета

Анимации

Возможности Matplotlib-animation [11] предназначены для визуализации изменения определенных данных. Однако можно использовать функционал любым необходимым способом.

Эти анимации определяются как функция номера кадра (или времени). Другими словами, определяется функция, которая принимает номер кадра в качестве входных данных и определяет/обновляет matplotlib-figure на его основе.

Время в начале кадра-номера с момента начала анимации можно рассчитать как - время = номер кадра − 1 ФПС {\displaystyle {\text{время}}={\frac {{\text{номер-кадра}}-1}{\text{FPS}}}}

Наборы инструментов

Доступно несколько наборов инструментов, расширяющих функциональность Matplotlib. Некоторые из них являются отдельными загрузками , другие поставляются с исходным кодом Matplotlib , но имеют внешние зависимости. [12]

  • Базовая карта : построение карты с различными проекциями , береговыми линиями и политическими границами [13]
  • Cartopy: картографическая библиотека, включающая объектно-ориентированные определения проекций карт, а также возможности преобразования произвольных точек, линий, полигонов и изображений. [14] (Matplotlib v1.2 и выше)
  • Инструменты Excel: утилиты для обмена данными с Microsoft Excel
  • Инструменты GTK: интерфейс к библиотеке GTK
  • Qt-интерфейс
  • Mplot3d: 3-D графики
  • Natgrid: интерфейс к библиотеке natgrid для создания сетки неравномерно распределенных данных.
  • tikzplotlib: экспорт в Pgfplots для плавной интеграции в документы LaTeX (ранее известный как matplotlib2tikz ) [15]
  • Seaborn: предоставляет API поверх Matplotlib, который предлагает разумный выбор стилей графиков и цветов по умолчанию, определяет простые высокоуровневые функции для распространенных типов статистических графиков и интегрируется с функциональными возможностями, предоставляемыми Pandas.
  • GeoPandas: [16] упрощает геопространственную работу в Python без необходимости использования пространственной базы данных, такой как PostGIS [17]
  • Cartopy: упрощает создание карт в matplotlib, позволяя пользователям указывать проекцию и добавлять береговые линии с помощью одной строки кода [18]
  • Бигглс [19]
  • Чако [20]
  • ДИСЛИН
  • Октава GNU
  • gnuplotlib – построение графиков для numpy с бэкэндом gnuplot
  • Gnuplot -py [21]
  • PLplot – доступны привязки Python
  • SageMath – используется Matplotlibдля рисования графиков
  • SciPy (модули pltи gplt)
  • Plotly – для интерактивных онлайн-графиков Matplotlib и Python
  • Bokeh [22] – интерактивная библиотека визуализации Python, предназначенная для современных веб-браузеров для представления

Ссылки

  1. ^ «Политика авторских прав».
  2. ^ "Release 3.10.0". 14 декабря 2024 г. Получено 26 декабря 2024 г.
  3. ^ «История — Документация Matplotlib 3.9.2».
  4. ^ "Обзор API". matplotlib.org.
  5. ^ "Статистика Matplotlib на github". matplotlib.org.
  6. ^ "Объявление Майкла Дроеттбума ведущим разработчиком Matplotlib". matplotlib.org. Архивировано из оригинала 2020-10-27 . Получено 2013-04-24 .
  7. ^ "Ведущий разработчик Matplotlib объясняет, почему он не может исправить документы, но вы можете – NumFOCUS". NumFOCUS . 2017-10-05 . Получено 2018-04-11 .
  8. ^ "Credits – Matplotlib 2.2.2 documentation". matplotlib.org . Получено 2018-04-11 .
  9. ^ "Проекты, спонсируемые NumFOCUS". NumFOCUS . Получено 2021-10-25 .
  10. ^ "Matplotlib: Построение графиков на Python — Документация Matplotlib 3.2.0". matplotlib.org . Получено 14.03.2020 .
  11. ^ "Анимации с использованием Matplotlib". matplotlib.org . Получено 30 августа 2024 г. .
  12. ^ "Инструментарии". matplotlib.org.
  13. ^ Уитакер, Джеффри. "Руководство пользователя набора базовых карт Matplotlib (версия 1.0.5)". Документация набора базовых карт Matplotlib . Получено 24 апреля 2013 г.
  14. ^ Элсон, Филипп. "Cartopy" . Получено 24 апреля 2013 г.
  15. ^ Шлёмер, Нико. "tikzplotlib". GitHub . Получено 7 ноября 2016 г.
  16. ^ "GeoPandas 0.14.4 — GeoPandas 0.14.4+0.g60c9773.dirty documentation". geopandas.org . Получено 29.04.2024 .
  17. ^ Джордал, Келси, geopandas: Географические расширения pandas , получено 29.04.2024
  18. ^ "Использование cartopy с matplotlib — документация cartopy 0.15.0". scitools.org.uk . Получено 2024-04-30 .
  19. ^ "Bigglessimple, elegant python plotting". biggles.sourceforge.net . Получено 24 ноября 2010 г. .
  20. ^ "Чако". code.enthought.com.
  21. ^ "Gnuplot.py включен". gnuplot-py.sourceforge.net . Получено 24 ноября 2010 г. .
  22. ^ "Документация Bokeh 2.0.0". docs.bokeh.org . Получено 14.03.2020 .
На Викискладе есть медиафайлы по теме Matplotlib .
  • Официальный сайт
Взято с "https://en.wikipedia.org/w/index.php?title=Matplotlib&oldid=1258605770"