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„Matplotlib“ – Versionsunterschied

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* [https://www.youtube.com/watch?v=e3lTby5RI54 Matplotlib: Lessons from middle age] – Video, in dem John D. Hunter die Entwicklung des Projekts beschreibt
* [https://www.youtube.com/watch?v=e3lTby5RI54 Matplotlib: Lessons from middle age] – Video, in dem John D. Hunter die Entwicklung des Projekts beschreibt
* [https://scipy-cookbook.readthedocs.io/ Matplotlib-Anleitung „SciPy Cookbook“] (englisch)
* [https://scipy-cookbook.readthedocs.io/ Matplotlib-Anleitung „SciPy Cookbook“] (englisch)
* [https://coderivers.org/matplotlib/matplotlib-basic-tutorial Matplotlib-Tutoriale] (englisch)


== Einzelnachweise ==
== Einzelnachweise ==

Aktuelle Version vom 10. Februar 2025, 17:22 Uhr

Matplotlib


Eine Zusammenstellung aus fertigen Graphen und dem dazugehörigen Programmcode.
Basisdaten

Entwickler John D. Hunter
Erscheinungsjahr 2003[1]
Aktuelle Version 3.10.3[2]
(9. Mai 2025)
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.

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.

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]

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

Commons: Matplotlib – Sammlung von Bildern, Videos und Audiodateien

Einzelnachweise

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  1. matplotlib.org.
  2. Release 3.10.3. 9. Mai 2025 (abgerufen am 27. Mai 2025).
  3. 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.
  4. Matplotlib Credits. In: Matplotlib. Matplotlib, abgerufen am 7. August 2014.