Matplotlib — библиотека для создания двумерной и частично трёхмерной графики в языке программирования Python. Она предоставляет интерфейсы высокого и низкого уровня для построения статических изображений, интерактивных визуализаций и анимаций, а также инструменты для форматирования осей, подписей, легенд и цветовых карт. Matplotlib тесно интегрируется с библиотеками научной экосистемы Python, в частности с NumPy и pandas, и часто используется в средах разработки и ноутбуках типа Jupyter для отображения результатов вычислений и экспериментов.
Библиотека была разработана с целью воспроизведения возможностей графической подсистемы MATLAB, но с открытым исходным кодом и архитектурой, позволяющей расширение. Matplotlib поддерживает несколько «бэкендов» вывода, включая рендеринг в растровых и векторных форматах, и может работать как в оконных графических интерфейсах, так и в серверных и безголовых средах. Пользователь может выбирать между удобным объектно-ориентированным API и процедурным интерфейсом, обеспечивающим плавный переход от простых диаграмм к сложным многоосевым визуализациям.
- Типы графиков: линейные графики, гистограммы, столбчатые диаграммы, плотности, scatter-плоты, коробчатые диаграммы и частичная поддержка 3D-визуализации.
- Интеграция: совместимость с NumPy, pandas, SciPy и Jupyter для удобного построения и отображения графиков в рабочих процессах анализа данных.
- Бэкенды вывода: несколько рендеринговых бэкендов для вывода в PNG, PDF, SVG, PS и оконные интерфейсы, с возможностью работы в безголовой среде.
- API: объектно-ориентированный и процедурный интерфейсы, масштабируемые от простых одноосевых диаграмм до составных фигур с несколькими осями и вложенными элементами.
- Кастомизация: широкие возможности настройки стилей, цветов, шрифтов, аннотаций, масштабирования осей, логарифмических шкал и форматирования меток.
- Анимация: встроенные утилиты для создания анимаций и последовательных кадров с управлением интервалом и обновлением данных.
- Экспорт: сохранение изображений в формате высокого качества для публикаций и презентаций с контролем разрешения и DPI.
- Расширяемость: поддержка кастомных трансформаций, маппингов и плагинов, позволяющая адаптировать библиотеку под специфические научные и инженерные задачи.
- Документация и примеры: обширные руководства, примеры использования и коллекции рецептов для типовых приёмов визуализации и настройки фигур.
- Сообщество и развитие: активное сообщество разработчиков и пользователей, регулярные обновления и совместимость с современными инструментами научной среды Python.