Matplotlib

Versiunea actuală a paginii nu a fost încă examinată de colaboratori experimentați și poate diferi semnificativ de versiunea revizuită la 24 ianuarie 2021; verificările necesită 8 modificări .
matplotlib

exemplu matplotlib
Tip de Biblioteca limbajului Python
Autor John D. Hunter [d] [1]
Dezvoltator John Hunter
Scris in C++ și Python
Interfață GTK și Qt
Sistem de operare multiplatformă
Prima editie 2003 [2]
Platformă hardware Piton
ultima versiune 3.5.2 ( 2 mai 2022 )
Formate de fișiere generate PNG , SVG , PostScript încapsulat și PDF
Licență licență matplotlib
Site-ul web matplotlib.org _ 
 Fișiere media la Wikimedia Commons

Matplotlib  este o bibliotecă de limbaj de programare Python pentru vizualizarea datelor în grafică 2D și 3D . Imaginile rezultate pot fi folosite ca ilustrații în publicații [3] .

Matplotlib este scris și întreținut în principal de John  Hunter și distribuit sub o licență asemănătoare BSD . Imaginile generate în diverse formate pot fi utilizate în grafică interactivă , publicații științifice , interfețe grafice cu utilizatorul , aplicații web unde este necesară reprezentarea grafică [ 4 ] [ 5 ] .  În documentație, autorul admite că Matplotlib a început ca o imitație a comenzilor grafice MATLAB , dar este un proiect independent [6] .

Versiunea 2.1.1 - ultima stabilă - necesită Python 2.7 sau 3.4 sau mai recent și NumPy 1.7.1 sau mai recent [7] .

Biblioteca Matplotlib este construită pe principiile OOP , dar are o interfață proceduralăpylab care oferă analogi ale comenzilor MATLAB [8] .

Caracteristici

Matplotlib este un pachet flexibil, foarte configurabil, care, împreună cu NumPy , SciPy și IPython , oferă capabilități asemănătoare MATLAB. Pachetul funcționează în prezent cu mai multe biblioteci grafice, inclusiv wxWindows și PyGTK .

Pachetul acceptă mai multe tipuri de grafice și diagrame :

Utilizatorul poate specifica axe de coordonate, o grilă, poate adăuga etichete și explicații, poate folosi o scară logaritmică sau coordonate polare [9] .

Se pot genera diagrame 3D simple folosind setul de instrumente mplot3d . Există și alte seturi de instrumente: pentru cartografie , pentru lucrul cu Excel , utilitare pentru GTK și altele [10] .

Cu Matplotlib puteți face și imagini animate [11] .

Setul de formate de imagine acceptate, vector și bitmap , poate fi obținut din dicționar FigureCanvasBase.filetypes . Formate acceptate tipice:

În plus, se pot crea și alte module pe baza claselor pachetului. De exemplu, pentru a genera grafice scânteie [12] .

Exemplu

Următorul exemplu ilustrează graficul [3] :

din pylab import * plot ( interval ( 1 , 20 ), [ i * i pentru i în interval ( 1 , 20 )], 'ro' ) savefig ( 'example.png' ) arată ()

Rezultatul exemplului în format PNG :

Galeria de diagrame

Note

  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
  2. ↑ https://matplotlib.org/users/license.html#copyright-policy
  3. ↑ 12 Segaran , 2007 .
  4. ↑ Tosi, 2009 .
  5. ↑ intrare matplotlib Arhivată 4 iulie 2015 la Wayback Machine  pe PyPI
  6. ↑ http://matplotlib.sourceforge.net/users/intro.html Arhivat 7 septembrie 2012 la Wayback Machine Introducere din documentația bibliotecii
  7. ↑ Cerințe de instalare . Preluat la 4 ianuarie 2018. Arhivat din original la 24 iunie 2021.
  8. ↑ Ecranul de ajutor pentru pachetul pylab poate fi apelat interactiv cu comenzileimport pylab; help(pylab)
  9. ↑ Vaingast, 2009 , pp. 183-220.
  10. ↑ mplot3d . Preluat la 24 iulie 2012. Arhivat din original la 7 septembrie 2012.
  11. ↑ Animation API . Preluat la 24 iulie 2012. Arhivat din original la 2 iulie 2012.
  12. ↑ Grig Gheorghe. sparkplot: crearea de linii sparkline cu matplotlib  (  link mort) (23 aprilie 2005). Arhivat din original pe 19 august 2012.

Literatură

  • Andreas Müller, Sarah Guido. O introducere în învățarea automată cu Python. Ghidul cercetătorilor de date = Introducere în învățarea automată cu Python: un ghid pentru oamenii de știință în date. - Williams , 2017. - 480 p. - ISBN 978-5-9908910-8-1 , 978-1-449-36941-5.
  • J. Vander Plas. Python pentru sarcini complexe. Data Science and Machine Learning = Manual Python Data Science: Essential Tools for Working with Data. - Peter , 2017. - 576 p. — ISBN 978-5-496-03068-7 .
  • Toby Segaran. Programarea Inteligenței Colective: Construirea de aplicații Smart Web 2.0 . - O'Reilly Media, Inc., 2007. - 308 p. — ISBN 9780596529321 . Există o traducere: Toby Segaran. Programăm mintea colectivă. - Simbol-Plus, 2009. - 368 p. — ISBN 5-93286-119-3 .
  • Sandro Tosi. Matplotlib pentru dezvoltatorii Python. - Editura Packt, 2009. - 308 p. — ISBN 978-1847197900 .
  • Shai Vaingast. Începutul vizualizării Python: crearea de scripturi de transformare vizuală. - Springer, 2009. - 384 p. — ISBN 9781430218432 .

Link -uri

 Piton
Comunitate
Implementări
Alte