Matplotlib

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

библиотека языка Python

Автор

Джон Д. Хантер[1]

Разработчик

John Hunter

Написана на

Python и C++

Операционная система

кроссплатформенное программное обеспечение

Последняя версия

1.4.0 (26 августа 2014)[2],
1.4.1 (19 октября 2014)[3],
1.4.2 (26 октября 2014)[4]

Создаваемые форматы файлов

PNG, SVG, Encapsulated PostScript и Portable Document Format

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[5].

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)[6][7]. В документации автор признаётся, что Matplotlib начинался с подражания графическим командам MATLAB, но является независимым от него проектом[8].

Версия 1.2.0 — последняя стабильная — требует Python версии от 2.6 и выше и версию NumPy от 1.4 и выше[9].

Библиотека Matplotlib построена на принципах ООП, но имеет процедурный интерфейс pylab, который предоставляет аналоги команд MATLAB[10].

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[11].

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[12].

С помощью Matplotlib можно делать и анимированные изображения[13].

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[14].

Пример[править | править вики-текст]

Следующий пример иллюстрирует построение графика[5]:

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]

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]