Matplotlib

Материал из Википедии — свободной энциклопедии
Перейти к: навигация, поиск
matplotlib
Matplotlib example2.png
Пример работы matplotlib
Тип

библиотека языка Python

Автор

Q17278587?[1]

Разработчик

John Hunter

Написана на

Python и C++

Операционная система

кроссплатформенное программное обеспечение

Последняя версия

1.3.1 (13 октября 2013)

Лицензия

matplotlib licence

Сайт

matplotlib.org

matplotlib на Викискладе и matplotlib на Викискладе

Matplotlib — библиотека на языке программирования Python для визуализации данных двумерной (2D) графикой (3D графика также поддерживается). Получаемые изображения могут быть использованы в качестве иллюстраций в публикациях[2].

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)[3][4]. В документации автор признаётся, что Matplotlib начинался с подражания графическим командам MATLAB, но является независимым от него проектом[5].

Версия 1.2.0 — последняя стабильная — требует Python версии от 2.6 и выше и версию NumPy от 1.4 и выше[6].

Библиотека Matplotlib построена на принципах ООП, но имеет процедурный интерфейс pylab, который предоставляет аналоги команд MATLAB[7].

Возможности[править | править вики-текст]

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:

  • Графики (line plot)
  • Диаграммы разброса (scatter plot)
  • Столбчатые диаграммы (bar chart) и гистограммы (histogram)
  • Круговые диаграммы (pie chart)
  • Ствол-лист диаграммы (stem plot)
  • Контурные графики (contour plot)
  • Поля градиентов (quiver)
  • Спектральные диаграммы (spectrogram)

Пользователь может указать оси координат, решетку, добавить надписи и пояснения, использовать логарифмическую шкалу или полярные координаты[8].

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[9].

С помощью Matplotlib можно делать и анимированные изображения[10].

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[11].

Пример[править | править вики-текст]

Следующий пример иллюстрирует построение графика[2]:

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:

Matplotlib example plot.png

Галерея графиков[править | править вики-текст]

Примечания[править | править вики-текст]

  1. (untranslated title)
  2. 1 2 Segaran, 2007
  3. Tosi, 2009
  4. Запись о matplotlib (англ.) на PyPI
  5. http://matplotlib.sourceforge.net/users/intro.html Введение из документации по библиотеке
  6. Требования для инсталляции
  7. Экран помощи по пакету pylab можно интерактивно вызвать командами import pylab; help(pylab)
  8. Vaingast, 2009, pp. 183-220
  9. mplot3d
  10. Animation API
  11. Grig Gheorghiu. sparkplot: creating sparklines with matplotlib (23 April, 2005). Архивировано из первоисточника 19 августа 2012.

Литература[править | править вики-текст]

  • 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[править | править вики-текст]