历史#
注意
以下介绍性文字由 Matplotlib 的原作者 John D. Hunter (1968-2012) 于 2008 年撰写。
Matplotlib 是一个用于在 Python 中绘制数组二维图形的库。尽管它起源于对 MATLAB 图形命令的模拟，但它独立于 MATLAB，并能以 Pythonic 且面向对象的方式使用。虽然 Matplotlib 主要使用纯 Python 编写，但它大量使用了 NumPy 和其他扩展代码，以便在面对大型数组时也能提供良好的性能。
Matplotlib 的设计理念是，你应该能够仅用几条甚至一条命令就能创建简单的图形！如果你想看数据的直方图，你不需要去实例化对象、调用方法、设置属性等等；它应该直接就能用。
多年来，我一直专门使用 MATLAB 进行数据分析和可视化。MATLAB 擅长让绘制精美的图形变得简单。当我开始处理脑电图（EEG）数据时，我发现需要编写应用程序来与数据进行交互，并用 MATLAB 开发了一个 EEG 分析应用程序。随着应用程序复杂度的增加（需要与数据库、HTTP 服务器交互，处理复杂的数据结构），我开始感受到 MATLAB 作为一种编程语言的局限性，并决定用 Python 重新开始。Python 绰绰有余地弥补了 MATLAB 作为编程语言的所有缺陷，但我当时却很难找到一个二维绘图包（对于三维绘图，VTK 已经远远超出了我所有的需求）。
当我寻找 Python 绘图包时，我有几个要求：
图形应该看起来非常棒——达到出版级别的质量。对我来说，一个重要的要求是文本看起来要美观（如抗锯齿等）。
支持 Postscript 输出，以便嵌入到 TeX 文档中
可嵌入到图形用户界面中以用于应用程序开发
代码应该足够简单，便于我理解和扩展
绘图应该非常简单
由于找不到适合我的软件包，我做了任何一个有自尊心的 Python 程序员都会做的事：挽起袖子，投入其中。因为我没有任何计算机图形学的实际经验，所以我决定模拟 MATLAB 的绘图功能，因为那是 MATLAB 做得很棒的一点。这还有一个额外的好处：许多人拥有丰富的 MATLAB 经验，从而使他们能够快速上手在 Python 中进行绘图。从开发者的角度来看，拥有一个固定的用户界面（pylab 接口）非常有用，因为可以在不影响用户代码的情况下重新设计代码库的核心部分。
Matplotlib 的代码在概念上分为三个部分：pylab 接口是由 pylab 提供的一组函数，它允许用户使用与 MATLAB 生成图像非常相似的代码来创建图形（Pyplot 教程）；Matplotlib 前端或 Matplotlib API 是完成核心工作的一组类，负责创建和管理图形（Figure）、文本、线条、图表等（Artist 教程），这是一个对输出一无所知的抽象接口；后端是与设备相关的绘制设备（又称渲染器），它们将前端的表示转换为硬拷贝或显示设备上的画面（什么是后端？）。后端示例：PS 创建 PostScript® 打印稿，SVG 创建可缩放矢量图形（Scalable Vector Graphics），Agg 使用 Matplotlib 附带的高质量 Anti-Grain Geometry 库创建 PNG 输出，GTK 将 Matplotlib 嵌入到 Gtk+ 应用程序中，GTKAgg 使用 Anti-Grain 渲染器创建图形并将其嵌入到 Gtk+ 应用程序中，对于 PDF、WxWidgets、Tkinter 等也是如此。
Matplotlib 被许多人在许多不同的场景中使用。有些人希望自动生成 PostScript 文件发送给打印机或出版商。另一些人将 Matplotlib 部署在 Web 应用服务器上，生成 PNG 输出以嵌入到动态生成的网页中。还有些人通过 Windows 上 Tkinter 中的 Python shell 交互式地使用 Matplotlib。而我的主要用途是将 Matplotlib 嵌入到一个运行在 Windows、Linux 和 Macintosh OS X 上的 Gtk+ EEG 应用程序中。
Matplotlib 的原始徽标 (2003 -- 2008)。
(源代码)
Matplotlib 徽标 (2008 - 2015)。
