Matplotlib

Den aktuelle version af siden er endnu ikke blevet gennemgået af erfarne bidragydere og kan afvige væsentligt fra den version , der blev gennemgået den 24. januar 2021; checks kræver 8 redigeringer .
matplotlib

matplotlib eksempel
Type Python sprogbibliotek
Forfatter John D. Hunter [d] [1]
Udvikler John Hunter
Skrevet i C++ og Python
Interface GTK og Qt
Operativ system på tværs af platforme
Første udgave 2003 [2]
Hardware platform Python
nyeste version 3.5.2 ( 2. maj 2022 )
Genererede filformater PNG , SVG , Encapsulated PostScript og PDF
Licens matplotlib-licens
Internet side matplotlib.org _ 
 Mediefiler på Wikimedia Commons

Matplotlib  er et Python - programmeringssprogbibliotek til visualisering af data i 2D- og 3D -grafik. De resulterende billeder kan bruges som illustrationer i publikationer [3] .

Matplotlib er skrevet og vedligeholdt primært af John  Hunter og distribueret under en BSD - lignende licens. Billeder genereret i forskellige formater kan bruges i interaktiv grafik , videnskabelige publikationer , grafiske brugergrænseflader , webapplikationer, hvor plotning er påkrævet [ 4 ] [ 5 ] .  I dokumentationen indrømmer forfatteren, at Matplotlib startede som en efterligning af MATLABs grafikkommandoer , men er et selvstændigt projekt [6] .

Version 2.1.1 - den sidste stabile - kræver Python 2.7 eller 3.4 eller nyere og NumPy 1.7.1 eller nyere [7] .

Matplotlib-biblioteket er bygget på principperne i OOP , men har en proceduremæssig grænseflade pylab, der giver analoger til MATLAB -kommandoer [8] .

Funktioner

Matplotlib er en fleksibel, meget konfigurerbar pakke, der sammen med NumPy , SciPy og IPython giver MATLAB-lignende muligheder. Pakken fungerer i øjeblikket med flere grafikbiblioteker, inklusive wxWindows og PyGTK .

Pakken understøtter mange typer grafer og diagrammer :

Brugeren kan angive koordinatakser, et gitter, tilføje etiketter og forklaringer, bruge en logaritmisk skala eller polære koordinater [9] .

Simple 3D-plot kan genereres ved hjælp af mplot3d- værktøjssættet . Der er andre sæt værktøjer: til kartografi , til at arbejde med Excel , hjælpeprogrammer til GTK og andre [10] .

Med Matplotlib kan du også lave animerede billeder [11] .

Sættet af understøttede billedformater, vektor og bitmap , kan hentes fra ordbogen FigureCanvasBase.filetypes . Typiske understøttede formater:

Derudover kan andre moduler oprettes baseret på pakkens klasser. For eksempel at generere gnistgrafer [12] .

Eksempel

Følgende eksempel illustrerer plotning [3] :

fra pylab import * plot ( interval ( 1 , 20 ), [ i * i for i i interval ( 1 , 20 )], 'ro' ) savefig ( 'example.png' ) vis ()

Resultatet af eksemplet i PNG-format :

Diagramgalleri

Noter

  1. ↑ Hunter J. D. Matplotlib: A 2D Graphics Environment  // Computing in Science and Engineering - AIP Publishing , 2007. - Vol. 3, Iss. 1. - S. 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. ↑ matplotlib-indlæg Arkiveret 4. juli 2015 på Wayback Machine  på PyPI
  6. ↑ http://matplotlib.sourceforge.net/users/intro.html Arkiveret 7. september 2012 på Wayback Machine Introduktion fra bibliotekets dokumentation
  7. ↑ Installationskrav . Hentet 4. januar 2018. Arkiveret fra originalen 24. juni 2021.
  8. ↑ Hjælpeskærmen til pylab-pakken kan kaldes frem interaktivt med kommandoerneimport pylab; help(pylab)
  9. ↑ Vaingast, 2009 , s. 183-220.
  10. ↑ mplot3d . Hentet 24. juli 2012. Arkiveret fra originalen 7. september 2012.
  11. ↑ Animation API . Hentet 24. juli 2012. Arkiveret fra originalen 2. juli 2012.
  12. ↑ Grig Gheorghiu. sparkplot: skabe sparklines med matplotlib  ( dødt  link) (23. april 2005). Arkiveret fra originalen den 19. august 2012.

Litteratur

  • Andreas Müller, Sarah Guido. En introduktion til maskinlæring med Python. Data Scientists Guide = Introduktion til Machine Learning med Python: A Guide for Data Scientists. - Williams , 2017. - 480 s. - ISBN 978-5-9908910-8-1 , 978-1-449-36941-5.
  • J. Vander Plas. Python til komplekse opgaver. Data Science and Machine Learning = Python Data Science Handbook: Essential Tools for Working with Data. - Peter , 2017. - 576 s. — ISBN 978-5-496-03068-7 .
  • Toby Segaran. Programmering af kollektiv intelligens: Opbygning af Smart Web 2.0-applikationer . - O'Reilly Media, Inc., 2007. - 308 s. — ISBN 9780596529321 . Der er en oversættelse: Toby Segaran. Vi programmerer det kollektive sind. - Symbol-Plus, 2009. - 368 s. — ISBN 5-93286-119-3 .
  • Sandro Tosi. Matplotlib til Python-udviklere. - Packt Publishing, 2009. - 308 s. — ISBN 978-1847197900 .
  • Shai Vaingast. Begyndelse af Python-visualisering: Udarbejdelse af visuelle transformationsscripts. - Springer, 2009. - 384 s. — ISBN 9781430218432 .

Links

 Python
Fællesskab
Implementeringer
Andet