„Matplotlib“ – Versionsunterschied
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|Beschreibung = Eine Zusammenstellung aus fertigen Graphen und dem dazugehörigen Programmcode. |
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Matplotlib kann mit Python 2.x und 3.x verwendet werden und funktioniert auf allen gängigen [[Betriebssystem]]en. Dabei wird eine Python-ähnliche [[Objektorientierung|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 [[Grafische Benutzeroberfläche|GUI]]-Bibliotheken wie [[GTK+]], [[Qt (Bibliothek)|Qt]], [[wxWidgets]] und [[Tk (Toolkit)|Tk]]. Die Grafiken können in einer Vielzahl von Formaten erstellt werden, z. B.: [[Scalable Vector Graphics|SVG]], [[Portable Network Graphics|PNG]], [[Anti-Grain Geometry]], [[Encapsulated PostScript|EPS]], [[Portable Document Format|PDF]]. |
Matplotlib kann mit Python 2.x (bis Matplotlib 2.2.x) und 3.x verwendet werden und funktioniert auf allen gängigen [[Betriebssystem]]en. Dabei wird eine Python-ähnliche [[Objektorientierung|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 [[Grafische Benutzeroberfläche|GUI]]-Bibliotheken wie [[GTK+]], [[Qt (Bibliothek)|Qt]], [[wxWidgets]] und [[Tk (Toolkit)|Tk]]. Die Grafiken können in einer Vielzahl von Formaten erstellt werden, z. B.: [[Scalable Vector Graphics|SVG]], [[Portable Network Graphics|PNG]], [[Anti-Grain Geometry]], [[Encapsulated PostScript|EPS]], [[Portable Document Format|PDF]]. |
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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.<ref>{{Cite web|url=https://github.com/python3statement/python3statement.github.io/pull/20|title=Add matplotlib to list by takluyver · Pull Request #20 · python3statement/python3statement.github.io|website=GitHub|language=englisch|accessdate=2018-07-07}}</ref><ref>[https://python3statement.org/ Moving to require Python 3 (englisch)], auf python3statement.org, abgerufen am 17. Oktober 2018</ref> |
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Aktuelle Version vom 10. Februar 2025, 17:22 Uhr
Matplotlib
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Basisdaten
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Entwickler | John D. Hunter |
Erscheinungsjahr | 2003[1] |
Aktuelle Version | 3.10.1[2] (28. Februar 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.
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.
- ↑ REL: v3.10.1. 28. Februar 2025 (abgerufen am 19. März 2025).
- ↑ 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.