Matplotlib
| Matplotlib | |
|---|---|
| Eine Zusammenstellung aus fertigen Graphen und dem dazugehörigen Programmcode. | |
| Basisdaten | |
| Entwickler | John D. Hunter |
| Erscheinungsjahr | 2003[1] |
| Aktuelle Version | 3.10.0[2] (14. Dezember 2024) |
| Betriebssystem | plattformunabhängig |
| Programmiersprache | Python |
| Kategorie | Programmbibliothek |
| Lizenz | Matplotlib-Lizenz |
| matplotlib.org | |
Matplotlib ist eine Programmbibliothek für die Programmiersprache Python, die es erlaubt, mathematische Darstellungen aller Art anzufertigen.
Beschreibung
[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten ]Matplotlib kann mit Python 2.x (bis Matplotlib 2.2.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.
Entwicklung
[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten ]Die erste Version von Matplotlib wurde von John D. Hunter in den Jahren 2002 und 2003 entwickelt.[3] Gleich zu Beginn war es als freie Open-Source-Bibliothek gedacht. Heute wird die Entwicklung auf GitHub von vielen Personen vorangetrieben.[4]
Beispiele
[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten ]Kurven
>>> import matplotlib.pyplot as plt >>> import numpy as np >>> a = np.linspace(0, 8, 501) >>> 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, edgecolor='black') >>> plt.show()
Streudiagramm
>>> import matplotlib.pyplot as plt >>> from numpy.random import rand >>> a = rand(100) >>> b = rand(100) >>> plt.scatter(a, b, edgecolor='black') >>> 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.add_subplot(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, edgecolor='black') >>> plt.show()
Weitere Beispiele
Weblinks
[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten ]- Offizielle Website
- Github-Seite von Matplotlib
- Matplotlib: Lessons from middle age – Video, in dem John D. Hunter die Entwicklung des Projekts beschreibt
- Matplotlib-Anleitung „SciPy Cookbook" (englisch)
Einzelnachweise
[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten ]- ↑ matplotlib.org.
- ↑ Release 3.10.0. 14. Dezember 2024 (abgerufen am 26. Dezember 2024).
- ↑ John D. Hunter: Matplotlib: A 2D Graphics Environment. In: Computing in Science & Engineering . 9. Jahrgang, Nr. 3, S. 90–95, doi:10.1109/MCSE.2007.55 .
- ↑ Matplotlib Credits. In: Matplotlib. Matplotlib, abgerufen am 7. August 2014.