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Matplotlibは、データ可視化に最も人気のあるPythonパッケージの1つです。それは、配列内のデータに基づいて2D図。それはオブジェクト指向のAPIを提供し、Python GUIツールキット（PyQt、WxPython、Tkinterなど）を使用してアプリケーションに描画を埋め込むのに役立ちます。PythonとIPythonシェル、Jupyterノートブック、Webアプリケーションサーバーにも使用できます。
本チュートリアルはデータ可視化の基礎知識を学びたい受講生向けに設計されています。
MatplotlibはPythonで書かれており、Pythonの数値数学拡張NumPyを使用しています。本チュートリアルの読者にはPythonの基本的な知識があると仮定しています。
本チュートリアルでの説明、例、コードなどは、著者の理解に基づいて要約して記述されています。著者のレベルや能力には限界がありますので、全ての文書や例が正確でない可能性があります。しかし、何かエラーや問題が発生した場合は、お知らせください。迅速に修正し、後続の読者にとって便利になるようにします。
本チュートリアルの主な内容は以下の通りです。 -
Matplotlibの紹介 - Matplotlibは、データ可視化に最も人気のあるPythonパッケージの1つです。それは、配列内のデータに基づいて2図D。Matplotlibの開発環境 - Matplotlibとその依存パッケージは、標準のPythonパッケージストレージでwheelパッケージの形式で提供されており、pipパッケージマネージャを使用してWindows、Linux、MacOSシステムにMatplotlibをインストールすることができます。Matplotlib Anaconda開発ツール - AnacondaはPythonとRプログラミング言語の無料オープンソースのディストリビューションで、大規模なデータ処理、予測分析、科学計算に使用されます。MatplotlibのJupyterノートブック - JupyterはJulia、Python、Rの略で、これらのプログラミング言語がJupyterアプリケーションの最初のターゲット言語です。しかし、現在ではJupyter技術は多くの他の言語もサポートしています。Matplotlib Pyplot API - matplotlib.pyplotは、MATLABのように動作するMatplotlibに変更を行うコマンドスタイルの関数の集合です。Pyplotの各機能はグラフに対して何らかの変更を行います。Matplotlibの簡単な描画 - Matplotlibで、ラジアン単位の単純な角度線図を表示します。これは正弦値に対応しています。Matplotlibのpylabモジュール - PyLabは非常に便利なモジュールで、matplotlib.pyplot（描画用）とNumPy（数学と配列の使用用）を単一の名前空間で一括でインポートすることができます。Matplotlibのオブジェクト指向インターフェース - オブジェクト指向のインターフェースでは、Pyplotはグラフの作成、ユーザーが明示的に作成し追跡するグラフと軸オブジェクトなどの一部の機能にのみ使用されます。このレベルでは、ユーザーはPyplotを使用してグラフを作成し、これらのグラフを通じて、一つまたは複数の軸オブジェクトを作成することができます。MatplotlibのFigureクラス - matplotlib.figureモジュールにはFigureクラスが含まれています。これはすべてのplot要素のトップレベルのコンテナです。MatplotlibのAxesクラス - Axesオブジェクトは、データ空間を持つ画像領域です。与えられたグラフには多くの軸が含まれることができますが、与えられたAxesオブジェクトは一つの図にしか存在しません。軸には2つ（または）が含まれます。3Dの場合、3つのAxisオブジェクトがあります。MatplotlibのMultiplots - 本章では、同じキャンバス上に複数の子図を作成する方法を学びます。
subplot()関数は、指定されたグリッド位置のaxesオブジェクトを返します。Matplotlibのsubplots()関数 - Matplotlibのpyplot APIには、subplots()と呼ばれる便利な関数があり、ユーティリティウォッパーとして機能し、一つの呼び出しで子図の共有レイアウト、閉じられたグラフオブジェクトを含むことを助けます。Matplotlibのsubplot2grid()関数 - Matplotlibのsubplot2grid()関数は、グリッドの特定位置に軸オブジェクトを作成し、より大きな柔軟性を提供します。また、軸オブジェクトが複数の行や列を越えて存在することも可能です。Matplotlibのグリッド - axesオブジェクトのgrid()関数は、図のグリッドの可視性をオンまたはオフに設定します。グリッドの主要な/サブ（または両方の）目盛り。Matplotlibの軸のフォーマット - 軸のスケールを対数(log)ではなく通常のスケールに設定する必要があります。これは対数スケールです。Matplotlibでは、axesオブジェクトのxscaleまたはvscale属性をlogに設定することで実現できます。Matplotlibの制限の設定 - Matplotlibは自動的に図のx、y（および3D図の場合、z軸（またはそれに相当する軸）が表示する変数の最小値と最大値を表示します。ただし、setを使用して-xlim()とset-ylim()関数は、明示的に制限を設定します。Matplotlibの目盛りと目盛りラベルの設定 - 目盛りは、軸上のデータポイントを示すマークです。これまでのMatplotlibのすべての例では、軸上の間隔ポイントのタスクを自動的にMatplotlibが引き受けました。Matplotlibの二つの軸 - 異なる単位を持つ曲線を描画する場合、Matplotlibはtwinx()とtwiny()関数を通じてこの機能をサポートしています。Matplotlibの棒グラフ - バーグラフまたはバーグラフは、矩形の長さや高さがその値に比例する矩形条を持つ図またはグラフです。垂直または水平に描画できます。Matplotlibのヒストグラム - ヒストグラムは、数値データの分布の正確な表示です。これは連続変数の確率分布の估计であり、条形図の一種です。Matplotlibのパイチャート - パイチャートは、データシリーズのサイズ（楔形と呼ばれます）を表示し、項目の合計に比例します。パイチャート内のデータポイントは、パイチャートの全体のパーセンテージとして表示されます。Matplotlibの散点図 - 散点図は、水平軸と垂直軸上のデータポイントを描画し、1つの変数が他の変数にどの程度影響を与えるかを示すために使用されます。データテーブルの各行は、XとY軸上に設定された値に基づいて位置を示すマークで表されます。Matplotlibの輪郭図 - プロファイル図（時には「水平図」と呼ばれます）は、2次元平面上で3次元表面を表示する方法です。これは、y軸上の2つの予測変数XYとプロファイルの応答変数Zを描画します。これらのプロファイルは時にはzスライスや等応答値と呼ばれます。Matplotlibの二次元矢印図 - 矢印図は速度ベクトルを矢印として表示し、成分(u、v)が点(x、y)に位置しています。Matplotlibの箱ひげ図 - 箱形図、または尾状図と呼ばれる図は、最小値、第一四分位数、中央値、第三四分位数、最大値を含むデータセットの要約を示します。箱形図では、第一四分位数から第三四分位数までのボックスを描画し、中央のボックスを通る垂直線があります。尾状は各四分位数から最小値または最大値に向かっています。Matplotlibのバイオリン図 - 小提琴図は箱形図に似ていますが、異なる値のデータの確率密度も表示しています。これらの図にはデータの中央値のマークと、四分位数範囲を示すボックスが含まれています。Matplotlibの三次元描画 - Matplotlibが最初に設計された際は2次元描画のみを考慮していましたが、後のバージョンでは、Matplotlibの2次元ディスプレイ上に3次元描画ユーティリティを構築し、3次元データの可視化ツールセットを提供しました。
28.Matplotlib 3D輪郭図 - ax.contour3D()関数は三次元等高線図を作成します。すべての入力データは2次元規則格子の形式で提供され、各ポイントでZデータを評価する必要があります。Matplotlib 3D線框図 - 線框図は値グリッドを用いて指定された三次元表面に投影し、得られた三次元形状を非常に視覚的に可視化することができます。Matplotlib 3D曲面図 - 曲面図は、指定された因变量(Y)と2つの独立変数(XとZ)の間の関数関係を示します。この図は等高線図の付随図です。曲面図は線框図に似ていますが、線框の各面が塗りつぶされた多角形です。Matplotlibのテキストの使用 - Matplotlibは、数学的表現や光栅およびベクタ出力のTrueTypeサポート、任意の回転の改行符で区切られたテキスト、Unicodeサポートを含む広範なテキストサポートを有しています。Matplotlibの数学的表現 - Matplotlibのテキスト文字列のサブセットTeXマークアップをドル記号($)のペアに置きますMatplotlibを使用した画像 - Matplotlibパッケージの画像モジュールは、画像の読み込み、リサイズ、表示に必要な機能を提供し、Pillowライブラリが画像データの読み込みをサポートしています。MatplotlibはPNG画像のみをサポートしています。Matplotlibの変換 - matplotlibパッケージは変換フレームワークの上に構築されており、座標系間を簡単に移動できます。4つの座標系を使用できます。
Matplotlibは、データ可視化に最も人気のあるPythonパッケージの1つです。それは、配列内のデータに基づいて2D図。MatplotlibはPythonで書かれており、Pythonの数値数学の拡張NumPyを使用しています。オブジェクト指向のAPIを提供し、Python GUIツールキット（PyQt、WxPython、Tkinterなど）を使用してアプリケーションに描画を埋め込むのに役立ちます。PythonとIPythonシェル、Jupyterノートブック、Webアプリケーションサーバーでも使用できます。
MatplotlibにはPylabと呼ばれるプロセスインターフェースがあり、MATLABと同様に設計されています。MATLABはMathWorksが開発した特有のプログラミング言語です。MatplotlibとNumPyMATLABのオープンソースの等価物と考えられます。
Matplotlibは、John D. Hunterによって2003年間に書かれています。現在の安定版は2018年1月にリリースされた2.2.0。