Matplotlib

matplotlib

開発元	John D. Hunter, Michael Droettboom など
最新版	3.10.3  - 2025年5月9日 [±]
リポジトリ	github.com/matplotlib/matplotlib
使用エンジン	cairo Anti-Grain Geometry
プラットフォーム	クロスプラットフォーム
種別	グラフ作成
ライセンス	matplotlib licence
公式サイト	matplotlib.org

Matplotlib（まっとぷろっとりぶ）はPython向けグラフ描画ライブラリの一種である。

概要

プログラミング言語Pythonおよびその科学計算用ライブラリNumPyのためのグラフ描画ライブラリである。オブジェクト指向のAPIを提供しており、様々な種類のグラフを描画する能力を持つ。描画できるのは主に2次元のプロットだが、3次元プロットの機能も追加されてきている。描画したグラフを各種形式の画像（各種ベクトル画像形式も含む）として保存することもできるし、wxPython、Qt、GTKといった一般的なGUIツールキット製のアプリケーションにグラフの描画機能を組みこむこともできる。MATLABの対話環境のようなものを提供するpylabというインタフェースも持っている。Matplotlibは、BSDスタイルのライセンスの下で配布されている。

matplotlibは、Pythonのバージョン2.6以降、およびPython 3をサポートしている。 matplotlib 1.1.x以前は、Pythonのバージョン2.4から2.7までをサポートしていた。

オリジナルの開発者であるJohn Hunterは、癌治療による合併症のため、2012年8月28日に死去した。しかし、matplotlibの開発にはその他多数の人間が貢献しており、2012年11月9日には、Python 3を初めてサポートするバージョン1.2.0がリリースされた。John HunterにはPythonソフトウェア財団より特別功労賞 (The 2012 Distinguished Service Award) が贈られた。

機能

バックエンド

実際の描画を担う要素は backend（ばっくえんど）と呼ばれる。Matplotlib は様々なバックエンドをサポートする。以下はその一例である：

表. Matplotlib バックエンドの一覧

名称	タイプ	出力先	出力形式
			ラスター	ベクター
AGG	非インタラクティブ	.png	✔	-
PDF		.pdf	-	✔
PS		.ps、.eps	-	✔
SVG		.svg	-	✔
PGF		.pgf、.pdf	-	✔
Cairo		.png、.ps、.pdf、.svg	✔	✔
QtAgg	インタラクティブ	Qt	✔
ipympl		Jupyter Notebook / ipympl	✔
GTK4Agg		GTK	✔
macosx		macOS / Cocoa	✔
TkAgg		Tk	✔
WebAgg		Webブラウザ / Tornado
GTK4Cairo		GTK
wxAgg		WxWidgets	✔

古い環境向けのバックエンドとしては GTK3Agg、nbAgg、GTK3Cairo、などがある。

MATLABとの比較

matplotlibのpylabインタフェースは、MATLABの利用経験があるユーザがmatplotlibを簡単に習得できるように設計されている。

Python + Numpy + matplotlib + SciPy + etc. の組み合わせがMATLABに勝る点の例としては、以下のようなものが挙げられる。

• MATLABのような特定用途向けの言語ではなく、大規模なソフトウェア開発も可能な現代的オブジェクト指向言語であるPythonをベースにしている。
• 素早くスクリプトを書くのに向いている。CGIスクリプトを作ることもできる。
• フリーかつオープンソースである。ライセンスサーバも必要ない。
• ネイティブなSVGのサポート。

プロット例

折れ線グラフ

>>> 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()

ヒストグラム

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

散布図

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

3Dグラフ

>>> 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()

ツールキット

Matplotlibの機能を拡張するためのいくつかのツールキットが存在する。Matplotlibのソースコードに付属するものもあれば、別途にダウンロードする必要のあるものもある。

• Basemap: 様々な投影法・海岸線・政治的国境による地図の描画
  • 現在は cartopy の使用が推奨されている
• Mplot3d: 3次元プロット
• Natgrid: natgridライブラリ用のインタフェース
• Excel tools: Microsoft Excelとのデータ交換を行なうユーティリティ
• GTK tools: GTKライブラリ用のインタフェース

参考文献

• “Backends”. Matplotlib 3.10.3 documentation. 2025年7月12日閲覧。

外部リンク

• 公式ウェブサイト
• matplotlib Thumbnail gallery - 多数の応用的なプロット例を見ることができる。
• Matplotlib Cookbook