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`!Matplotlib`! ist eine `F33f`_`[Programmbibliothek`:/page/entry.mu`zim=wikipedia_de_all_nopic_2026-01.zim|entry_path=Programmbibliothek]`_`f für die Programmiersprache `F33f`_`[Python`:/page/entry.mu`zim=wikipedia_de_all_nopic_2026-01.zim|entry_path=Python_(Programmiersprache)]`_`f, die es erlaubt, mathematische Darstellungen aller Art anzufertigen.
>>Contents
• `F0af`_`[Beschreibung`#beschreibung]`_`f
• `F0af`_`[Entwicklung`#entwicklung]`_`f
• `F0af`_`[Beispiele`#beispiele]`_`f
• `F0af`_`[Weblinks`#weblinks]`_`f
• `F0af`_`[Einzelnachweise`#einzelnachweise]`_`f
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>>Beschreibung
Matplotlib kann mit Python 2.x (bis Matplotlib 2.2.x) und 3.x verwendet werden und funktioniert auf allen gängigen `F33f`_`[Betriebssystemen`:/page/entry.mu`zim=wikipedia_de_all_nopic_2026-01.zim|entry_path=Betriebssystem]`_`f. Dabei wird eine Python-ähnliche `F33f`_`[objektorientierte`:/page/entry.mu`zim=wikipedia_de_all_nopic_2026-01.zim|entry_path=Objektorientierung]`_`f Schnittstelle verwendet. Nach dem Importieren der Bibliothek kann man graphische Darstellungen mithilfe der Python-Konsole erzeugen. Man kann jedoch auch Matplotlib in bestehende Python-Programme integrieren. Dazu verwendet Matplotlib Anbindungen zu `F33f`_`[GUI`:/page/entry.mu`zim=wikipedia_de_all_nopic_2026-01.zim|entry_path=Grafische_Benutzeroberfläche]`_`f-Bibliotheken wie `F33f`_`[GTK+`:/page/entry.mu`zim=wikipedia_de_all_nopic_2026-01.zim|entry_path=GTK+]`_`f, `F33f`_`[Qt`:/page/entry.mu`zim=wikipedia_de_all_nopic_2026-01.zim|entry_path=Qt_(Bibliothek)]`_`f, `F33f`_`[wxWidgets`:/page/entry.mu`zim=wikipedia_de_all_nopic_2026-01.zim|entry_path=WxWidgets]`_`f und `F33f`_`[Tk`:/page/entry.mu`zim=wikipedia_de_all_nopic_2026-01.zim|entry_path=Tk_(Toolkit)]`_`f. Die Grafiken können in einer Vielzahl von Formaten erstellt werden, z. B.: `F33f`_`[SVG`:/page/entry.mu`zim=wikipedia_de_all_nopic_2026-01.zim|entry_path=Scalable_Vector_Graphics]`_`f, `F33f`_`[PNG`:/page/entry.mu`zim=wikipedia_de_all_nopic_2026-01.zim|entry_path=Portable_Network_Graphics]`_`f, `F33f`_`[Anti-Grain Geometry`:/page/entry.mu`zim=wikipedia_de_all_nopic_2026-01.zim|entry_path=Anti-Grain_Geometry]`_`f, `F33f`_`[EPS`:/page/entry.mu`zim=wikipedia_de_all_nopic_2026-01.zim|entry_path=Encapsulated_PostScript]`_`f, `F33f`_`[PDF`:/page/entry.mu`zim=wikipedia_de_all_nopic_2026-01.zim|entry_path=Portable_Document_Format]`_`f.
>>Entwicklung
Die erste Version von Matplotlib wurde von John D. Hunter in den Jahren 2002 und 2003 entwickelt.`:cite-ref-hunter-3-0[`F5bf`_`[3`#cite-note-hunter-3]`_`f] Gleich zu Beginn war es als `F33f`_`[freie`:/page/entry.mu`zim=wikipedia_de_all_nopic_2026-01.zim|entry_path=Freie_Software]`_`f `F33f`_`[Open-Source`:/page/entry.mu`zim=wikipedia_de_all_nopic_2026-01.zim|entry_path=Open_Source]`_`f-Bibliothek gedacht. Heute wird die Entwicklung auf `F33f`_`[GitHub`:/page/entry.mu`zim=wikipedia_de_all_nopic_2026-01.zim|entry_path=GitHub]`_`f von vielen Personen vorangetrieben.`:cite-ref-credits-4-0[`F5bf`_`[4`#cite-note-credits-4]`_`f]
>>Beispiele
`!Kurven`!
`B100`F9d9>>> import matplotlib.pyplot as plt`f`b
`B100`F9d9>>> import numpy as np`f`b
`B100`F9d9>>> a = np.linspace(0, 8, 501)`f`b
`B100`F9d9>>> b = np.exp(-a)`f`b
`B100`F9d9>>> plt.plot(a, b)`f`b
`B100`F9d9>>> plt.show()`f`b
`!Histogramm`!
`B100`F9d9>>> import matplotlib.pyplot as plt`f`b
`B100`F9d9>>> from numpy.random import normal,rand`f`b
`B100`F9d9>>> x = normal(size=200)`f`b
`B100`F9d9>>> plt.hist(x, bins=30, edgecolor='black')`f`b
`B100`F9d9>>> plt.show()`f`b
`!Streudiagramm`!
`B100`F9d9>>> import matplotlib.pyplot as plt`f`b
`B100`F9d9>>> from numpy.random import rand`f`b
`B100`F9d9>>> a = rand(100)`f`b
`B100`F9d9>>> b = rand(100)`f`b
`B100`F9d9>>> plt.scatter(a, b, edgecolor='black')`f`b
`B100`F9d9>>> plt.show()`f`b
`!3D-Plot`!
`B100`F9d9>>> from matplotlib import cm`f`b
`B100`F9d9>>> from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D`f`b
`B100`F9d9>>> import matplotlib.pyplot as plt`f`b
`B100`F9d9>>> import numpy as np`f`b
`B100`F9d9>>> fig = plt.figure()`f`b
`B100`F9d9>>> ax = fig.add_subplot(projection='3d')`f`b
`B100`F9d9>>> X = np.arange(-5, 5, 0.25)`f`b
`B100`F9d9>>> Y = np.arange(-5, 5, 0.25)`f`b
`B100`F9d9>>> X, Y = np.meshgrid(X, Y)`f`b
`B100`F9d9>>> R = np.sqrt(X**2 + Y**2)`f`b
`B100`F9d9>>> Z = np.sin(R)`f`b
`B100`F9d9>>> surf = ax.plot_surface(X, Y, Z, rstride=1, cstride=1, cmap=cm.coolwarm, edgecolor='black')`f`b
`B100`F9d9>>> plt.show()`f`b
`!Weitere Beispiele`!
>>Weblinks
Commons
: Matplotlib
– Sammlung von Bildern, Videos und Audiodateien
• Offizielle Website
• Github-Seite von Matplotlib
• Matplotlib: Lessons from middle age – Video, in dem John D. Hunter die Entwicklung des Projekts beschreibt
• Matplotlib-Anleitung „SciPy Cookbook“ (englisch)
>>Einzelnachweise
`:cite-note-cd7ced047441b244-1`!1.`! matplotlib.org.
`:cite-note-e4e196d821d81b7d-2`!2.`! Release 3.10.8. 13. November 2025 (abgerufen am 13. November 2025).
`:cite-note-hunter-3`!3.`! `F0af`_`[↑`#cite-ref-hunter-3-0]`_`f John D. Hunter: Matplotlib: A 2D Graphics Environment. In: Computing in Science & Engineering. 9. Jahrgang, Nr. 3, S. 90–95, `F33f`_`[doi`:/page/entry.mu`zim=wikipedia_de_all_nopic_2026-01.zim|entry_path=Digital_Object_Identifier]`_`f:10.1109/MCSE.2007.55.
`:cite-note-credits-4`!4.`! `F0af`_`[↑`#cite-ref-credits-4-0]`_`f `*Matplotlib Credits.`* In: `*Matplotlib.`* Matplotlib, abgerufen am 7. August 2014.
`c`F0af`_`[↑ Back to top`#top]`_`f`a