Установка

Есть много способов установить matplotlib, и лучший способ зависит от вашей операционной системы, того, что уже установлено, и как вы будете его использовать. Чтобы избежать обсуждения всех деталей здесь (и потенциальной сложности), есть несколько удобных вариантов.

Установка предварительно собранных пакетов

• Большинство платформ: Python научные дистрибутивы Первым вариантом является использование предварительно упакованных версий matplotlib, встроенных в научные дистрибутивы Python. Continuum.io Python дистрибутивы (Anaconda или miniconda) и Enthought дистрибутивы (Canopy) являются отличным выбором «из коробки» для Windows, OSX и основных дистрибутивов Linux. Эти дистрибутивы включают matplotlib и множество других полезных инструментов.

• Linux: использование вашего менеджера пакетов Если вы используете Linux, вы, вероятно, более склонны использовать менеджер пакетов. Matplotlib доступен как пакет для большинства основных дистрибутивов Linux.

• Debian/Ubuntu: sudo apt-get install python-matplotlib
• Fedora/Redhat: sudo yum install python-matplotlib

Mac OSX: используйте pip

Если вы используете Mac OS X, вы можете использовать стандартный установщик Python (pip) для установки двоичных файлов matplotlib. См. Установка бинарных файлов на Mac OS X.

Windows

Если у вас ещё не установлен Python, мы рекомендуем использовать совместимые с SciPy стеки Python, такие как WinPython, Python(x, y), Enthought Canopy или Continuum Anaconda, которые включают matplotlib и многие из его зависимостей, а также предустановленное другое полезное программное обеспечение.

Для стандартной установки Python (https://www.python.org/downloads/) вы можете установить matplotlib с помощью pip:

python -m pip install -U pip setuptools
python -m pip install matplotlib

Если Python 2.7 или 3.4 не был установлен для всех пользователей, вам потребуется установить Microsoft Visual C++ 2008 (для Python 2.7 64-битной или 32-битной версии) или Microsoft Visual C++ 2010 (для Python 3.4 64-битной или 32-битной версии), а затем дистрибутив.

Matplotlib зависит от Pillow для чтения и сохранения файлов изображений JPEG, BMP и TIFF. Matplotlib требует MiKTeX и GhostScript для использования LaTeX рендеринга текста. Модуль анимации требует FFmpeg, avconv, mencoder или ImageMagick.

Следующие бэкенды должны работать «из коробки»: agg, tkagg, ps, pdf и svg. Для других бэкэндов вам может потребоваться установить pycairo, PyQt4, PyQt5, PySide, wxPython, PyGTK, Tornado или GhostScript.

TkAgg может быть из стандартной оболочки Python или IPython и рекомендуется в качестве интерактивного бэкэнда по умолчанию для официальных двоичных файлов. Windows не поддерживает GTK3.

На странице загрузки PyPI для Windows (*.whl) нет тестовых данных или примеров кода. Если вы хотите попробовать множество демонстраций в исходном коде matplotlib, загрузите файл * .tar.gz и посмотрите каталог examples. Чтобы запустить набор тестов, скопируйте каталоги lib\matplotlib\tests и lib\mpl_toolkits\tests из исходного кода выпуска в sys.prefix\Lib\site-packages\matplotlib и sys.prefix\Lib\site-packages\mpl_toolkits соответственно и установите nose, mock, Pillow, MiKTeX, GhostScript, ffmpeg, avconv, mencoder, ImageMagick и Inkscape.

Сборка из исходного кода

Если вам интересно внести свой вклад в разработку matplotlib, запустить последнюю версию исходного кода или просто собрать всё самостоятельно, сборка matplotlib из исходного кода не так уж сложна. Загрузите последний файл tar.gz с сайта PyPI или получите последнюю версию git, если вы хотите разработать matplotlib или просто получить последние исправления ошибок (см. Сборка из git).

Исходный код следует стандартным переменным окружения CC, CXX, PKG_CONFIG. Это означает, что если ваш набор инструментов имеет префикс, вы можете настроить его. Это можно использовать для кросс-компиляции.

export CC=x86_64-pc-linux-gnu-gcc export CXX=x86_64-pc-linux-gnu-g++ export PKG_CONFIG=x86_64-pc-linux-gnu-pkg-config

Как только вы удовлетворите свои конкретные требования (в основном Python, NumPy, libpng и freetype), вы сможете собрать matplotlib:

cd matplotlib
python setup.py build
python setup.py install

Мы предоставляем файл setup.cfg, который можно использовать вместе с setup.py, чтобы настроить процесс сборки. Например, используемый по умолчанию бэкэнд, устанавливать ли некоторые дополнительные библиотеки, связанные с matplotlib, и т. д. Этот файл будет особенно полезен тем, кто упаковывает вещи вокруг matplotlib.

Если необходимые компоненты были установлены для нестандартного оборудования и вам нужно сообщить matplotlib, где они находятся, отредактируйте setupext.py и добавьте базовый путь в виде словаря basedir в списке sys.platform. Например, если некоторые необходимые библиотеки имеют заголовочные файлы в /some/path/include/someheader.h, добавьте /some/path в список basedir вашей платформы.

Требования к сборке

Это внешние пакеты, которые необходимо установить перед установкой matplotlib. Если вы собираете на OSX, см. Сборка на OSX. Если вы собираете в Windows, см. Сборка в Windows. Если вы устанавливаете зависимости с помощью диспетчера пакетов в Linux, вам также может потребоваться установить пакеты разработки (поиск суффикса -dev).

Необходимые зависимости Python 2.7, 3.4, 3.5 или 3.6

Загрузите Python (https://www.python.org/downloads/). NumPy 1.7.1 (или более поздняя версия)

Поддержка массивов Python (загрузите NumPy (http://www.numpy.org/)). setuptools

Расширения для установки пакетов Python. dateutil 1.1 или более поздняя версия

Расширение для обработки дат и времени Python. Если используется pip, easy_install или сборка из исходного кода, установщик попытается загрузить и установить python_dateutil с PyPI. pyparsing

Требуется для поддержки математического рендеринга matplotlib mathtext. Если используется pip, easy_install или сборка из исходного кода, установщик попытается загрузить и установить pyparsing с PyPI. libpng 1.2 (или более поздней версии)

Используется для загрузки и сохранения файлов PNG (загрузите (http://www.libpng.org/)). libong требуется zlib. pytz

Ассистент, я могу помочь вам с переводом какого-то конкретного фрагмента текста?