W dzisiejszym świecie Matplotlib staje się coraz bardziej istotny w różnych obszarach społeczeństwa. Niezależnie od tego, czy chodzi o sferę technologiczną, kulturową, polityczną czy społeczną, Matplotlib stał się tematem ciągłego zainteresowania i debaty. Przeprowadzono wiele badań i badań, aby w pełni zrozumieć wpływ, jaki Matplotlib ma na codzienne życie ludzi. W tym artykule zbadamy różne aspekty związane ze zmienną Matplotlib, analizując jej znaczenie, implikacje i różne perspektywy związane z tym tematem. Bez wątpienia Matplotlib to temat, który nie pozostawia nikogo obojętnym i który zasługuje na naszą uwagę i refleksję.
Zrzut ekranu z wykresów i kodu Matplotlib | |
| Autor | John D. Hunter |
|---|---|
| Pierwsze wydanie | 2003[1] |
| Aktualna wersja stabilna | 3.10.8 (13 listopada 2025) [±] |
| Język programowania | Python |
| System operacyjny | Wieloplatformowy |
| Rodzaj | Biblioteka do tworzenia wykresów |
| Licencja | Licencja Matplotlib |
| Strona internetowa | |
Matplotlib – biblioteka służąca do tworzenia wykresów i wizualizacji danych dla języka Python oraz jego rozszerzenia numerycznego NumPy. Biblioteka oferuje interfejs API „pylab”, zaprojektowany w taki sposób, aby odwzorowywać funkcjonalność znaną ze środowiska MATLAB, co ułatwia naukę użytkownikom tego narzędzia.
Matplotlib został pierwotnie napisany i rozwijany głównie przez Johna D. Huntera. Obecnie jest rozwijany przez społeczność i dostępny na licencji kompatybilnej z BSD, co umożliwia jego szerokie i elastyczne wykorzystanie zarówno w projektach naukowych, edukacyjnych, jak i komercyjnych[1].
Poniżej znajduje się kod rysujący Funkcję Rosenbrocka:

from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
from matplotlib import cm
from matplotlib.colors import LogNorm
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
fig = plt.figure()
ax = fig.add_axes(, projection='3d', auto_add_to_figure=False)
ax.azim = -128
ax.elev = 43
s = .05
X = np. arange(-2, 2.+s, s)
Y = np. arange(-1, 3.+s, s)
X, Y = np. meshgrid(X, Y)
Z = (1.-X)**2 + 100.*(Y-X*X)
ax.plot_surface(X, Y, Z, rstride=1, cstride=1, norm=LogNorm(), cmap=cm.jet)
ax.set_xlabel("x")
ax.set_ylabel("y")
fig.add_axes(ax)
plt.show()