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Matplotlib

Bibliothek für Python, die mathematische Diagramme erzeugt

Matplotlib ist eine Programmbibliothek für die Programmiersprache Python, die es erlaubt mathematische Darstellungen aller Art anzufertigen.

Matplotlib

Matplotlib screenshot.png
Eine Zusammenstellung aus fertigen Graphen und dem dazugehörigen Programmcode.
Basisdaten

Entwickler John D. Hunter
Erscheinungsjahr 2003[1]
Aktuelle Version 3.0.3[2]
(26. Februar 2019)
Betriebssystem plattformunabhängig
Programmiersprache Python
Kategorie Programmbibliothek
Lizenz Matplotlib-Lizenz
www.matplotlib.org

Inhaltsverzeichnis

BeschreibungBearbeiten

Matplotlib kann mit Python 2.x und 3.x verwendet werden und funktioniert auf allen gängigen Betriebssystemen. Dabei wird eine Python-ähnliche objektorientierte Schnittstelle verwendet. Nach dem Importieren der Bibliothek kann man graphische Darstellungen mithilfe der Python-Konsole erzeugen. Man kann jedoch auch Matplotlib in bestehende Python-Programme integrieren. Dazu verwendet Matplotlib Anbindungen zu GUI-Bibliotheken wie GTK+, Qt, wxWidgets und Tk. Die Grafiken können in einer Vielzahl von Formaten erstellt werden, z. B.: SVG, PNG, Anti-Grain Geometry, EPS, PDF.

Matplotlib verpflichtete sich dazu, Python 2 nur noch bis zum Jahre 2020 zu unterstützen und wurde am 20. Mai 2016 in die Liste der Python-3-Erklärung aufgenommen.[3][4]

EntwicklungBearbeiten

Die erste Version von Matplotlib wurde von John D. Hunter in den Jahren 2002 und 2003 entwickelt.[5] Gleich zu Beginn war es als freie Open-Source-Bibliothek gedacht. Heute wird die Entwicklung auf GitHub von vielen Personen vorangetrieben.[6]

BeispieleBearbeiten

Kurven

>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> import numpy as np
>>> a = np.linspace(0,10,100)
>>> b = np.exp(-a)
>>> plt.plot(a,b)
>>> plt.show()

Histogramm

>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> from numpy.random import normal,rand
>>> x = normal(size=200)
>>> plt.hist(x,bins=30)
>>> plt.show()

Streudiagramm

>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> from numpy.random import rand
>>> a = rand(100)
>>> b = rand(100)
>>> plt.scatter(a,b)
>>> plt.show()

3D plot

>>> from matplotlib import cm
>>> from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> import numpy as np
>>> fig = plt.figure()
>>> ax = fig.gca(projection='3d')
>>> X = np.arange(-5, 5, 0.25)
>>> Y = np.arange(-5, 5, 0.25)
>>> X, Y = np.meshgrid(X, Y)
>>> R = np.sqrt(X**2 + Y**2)
>>> Z = np.sin(R)
>>> surf = ax.plot_surface(X, Y, Z, rstride=1, cstride=1, cmap=cm.coolwarm)
>>> plt.show()

Weitere Beispiele

WeblinksBearbeiten

  Commons: Matplotlib – Sammlung von Bildern, Videos und Audiodateien

EinzelnachweiseBearbeiten

  1. matplotlib.org.
  2. Release 3.0.3. 26. Februar 2019 (abgerufen am 26. Februar 2019).
  3. Add matplotlib to list by takluyver · Pull Request #20 · python3statement/python3statement.github.io (englisch) Abgerufen am 7. Juli 2018.
  4. Moving to require Python 3 (englisch), auf python3statement.org, abgerufen am 17. Oktober 2018
  5. John D. Hunter: Matplotlib: A 2D Graphics Environment. In: Computing in Science & Engineering. 9, Nr. 3, S. 90–95. doi:10.1109/MCSE.2007.55.
  6. Matplotlib Credits. Matplotlib. Abgerufen am 7. August 2014.