Matplotlib é uma biblioteca de software para criação de gráficos e visualizações de dados em geral, feita para e da linguagem de programação Python e sua extensão de matemática NumPy.

Matplotlib
Captura de tela
Matplotlib
Desenvolvedor Desenvolvimento comunitário, liderado por Michael Droettboom
Lançamento 2003; há 21 anos[1]
Versão estável 3.8.2 (17 de novembro de 2023; há 13 meses[2])
Sistema operacional Multiplataforma
Licença Matplotlib license
Página oficial matplotlib.org

Originalmente criada pelo biólogo e neurocientista americano John D. Hunter, a biblioteca hoje possui uma comunidade ativa atuando em seu desenvolvimento[3] e é distibuída sob uma licença BSD. O programador Michael Droetboom foi nomeado o líder do projeto um pouco antes da morte do criador John Hunter em agosto de 2012[4], e logo o cientista Thomas Caswell se juntou a ele.[5][6]

Oferece uma interface de programação orientada a objetos para incluir gráficos em aplicações usando toolkits de interface gráfica, como Tkinter, WxPython, Qt ou GTK.

SciPy faz uso do Matplotlib.

Matplotlib 2.0.x suporta Python nas versões 2.7 até 3.6. O suporte ao Python 3 começou com o Matplotlib 1.2, e o Matplotlib 1.4 foi o último a suportar o Python 2.6.[7] O projeto se comprometeu a não dar mais suporte ao Python 2 a partir de 2020, assinando o Python 3 statement.[8]

Comparação com o MATLAB

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Pyplot é um módulo do Matplotlib que oferece uma interface semelhante ao MATLAB.[9] Matplotlib é projetado e desenvolvido para ter a mesma usabilidade do MATLAB, mas com a flexibilidade da linguagem Python, e a vantagem de ser código aberto (open source) e totalmente gratuito.

Exemplos

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Toolkits

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Existem inúmeros toolkits disponíveis para estender a funcionalidade de Matplotlib. Alguns são oferecidos como downloadsseparados, outros estão incluídos no código-fonte da biblioteca mas com dependências externas.[10]Alguns exemplos são:

  • Basemap: Representação de mapas com inúmeras projeções cartográficas, áreas costeiras e fronteiras geopolíticas.[11]
  • Cartopy: Extensão de mapeamento personalizado com definições orientadas a objeto, permite a criação de pontos arbitrários, linhas, e polígonos, com capacidades para transformação de imagens.[12] (Matplotlib versão 1.2 e superior)
  • Ferramentas para Excel: Utilidades para troca de dados com o Microsoft Excel.
  • Ferramentas para GTK: interface para a biblioteca GTK.
  • Interface para integração com o QT.
  • Mplot3d: Criação de gráficos 3D.
  • Natgrid: Interface para a biblioteca natgrid, para a organização de dados irregulares.


Projetos relacionados

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Ver também

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Referências

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  1. «Copyright Policy» 
  2. «Releases – matplotlib» 
  3. «Matplotlib github stats». matplotlib.org 
  4. «Announcing Michael Droettboom as the lead Matplotlib developer». matplotlib.org 
  5. «Matplotlib Lead Developer Explains Why He Can't Fix the Docs—But You Can – NumFOCUS». NumFOCUS (em inglês). 5 de outubro de 2017. Consultado em 11 de abril de 2018 
  6. «Credits – Matplotlib 2.2.2 documentation». matplotlib.org. Consultado em 11 de abril de 2018 
  7. «Installing – Matplotlib 2.0.2 documentation». Consultado em 23 de junho de 2017 
  8. «Add Matplotlib to list by takluyver · Pull Request #20 · python3statement/python3statement.github.io». GitHub (em inglês). Consultado em 11 de abril de 2018 
  9. Matplotlib – Introduction
  10. «Toolkits». matplotlib.org 
  11. Whitaker, Jeffrey. «The Matplotlib Basemap Toolkit User's Guide (v. 1.0.5)». Matplotlib Basemap Toolkit documentation. Consultado em 24 de Abril de 2013 
  12. Elson, Philip. «Cartopy». Consultado em 24 de Abril de 2013 
  13. «Bigglessimple, elegant python plotting». biggles.sourceforge.net. Consultado em 24 de Novembro de 2010 
  14. «Chaco». code.enthought.com 
  15. «Gnuplot.py on». gnuplot-py.sourceforge.net. Consultado em 24 de Novembro de 2010 
  16. «PyCha». bitbucket.org 
  17. «PyPlotter» 
  18. «Welcome to Bokeh» 

Ligações externas

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