历史#
注意
以下介绍性文本由 Matplotlib 的原始作者 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。尽管它起源于模仿 MATLAB 图形命令，但它独立于 MATLAB，并且可以以符合 Python 习惯的、面向对象的方式使用。虽然 Matplotlib 主要用纯 Python 编写，但它大量使用了 NumPy 和其他扩展代码，即使对于大型数组也能提供良好的性能。
Matplotlib 的设计理念是，您应该能够用少量命令，甚至只需一个命令，就能创建简单的绘图！如果您想查看数据的直方图，您不应该需要实例化对象、调用方法、设置属性等等；它应该能直接工作。
多年来，我曾专门使用 MATLAB 进行数据分析和可视化。MATLAB 擅长轻松制作美观的绘图。当我开始处理脑电图 (EEG) 数据时，我发现我需要编写应用程序来与我的数据交互，并用 MATLAB 开发了一个脑电图分析应用程序。随着应用程序复杂性的增加，与数据库、HTTP 服务器交互，以及操纵复杂数据结构，我开始受到 MATLAB 作为一种编程语言的限制困扰，并决定在 Python 中重新开始。Python 完全弥补了 MATLAB 作为一种编程语言的所有不足，但我当时很难找到一个二维绘图包（对于三维绘图，VTK 完全超出了我的所有需求）。
当我寻找 Python 绘图包时，我有几个要求：
绘图应该看起来很棒——达到出版质量。对我来说，一个重要的要求是文本显示良好（抗锯齿等）。
Postscript 输出，用于包含到 TeX 文档中
可嵌入图形用户界面中，用于应用程序开发
代码应该足够简单，以便我能够理解和扩展它
制作绘图应该很容易
没有找到完全适合我的软件包，我做了任何一个有自尊的 Python 程序员都会做的事情：撸起袖子，投入其中。由于没有真正的计算机图形学经验，我决定模仿 MATLAB 的绘图功能，因为那是 MATLAB 做得非常好的地方。这还有一个额外的好处，那就是许多人有丰富的 MATLAB 经验，因此他们可以快速上手 Python 绘图。从开发人员的角度来看，拥有一个固定的用户界面（pylab 接口）非常有用，因为代码库的核心可以在不影响用户代码的情况下重新设计。
Matplotlib 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，允许用户使用与 MATLAB 图形生成代码非常相似的代码创建绘图（Pyplot 教程）。Matplotlib 前端或 Matplotlib API 是执行繁重工作的一组类，负责创建和管理图形、文本、线条、绘图等等（Artist 教程）。这是一个抽象接口，不了解输出。后端是依赖于设备的绘图设备，又称渲染器，它们将前端表示转换为硬拷贝或显示设备（什么是后端？）。后端示例：PS 创建 PostScript® 硬拷贝，SVG 创建 可伸缩矢量图形（Scalable Vector Graphics）硬拷贝，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，其他如 PDF、WxWidgets、Tkinter 等也类似。
Matplotlib 被许多人在许多不同的上下文中使用。有些人希望自动生成 PostScript 文件以发送给打印机或出版商。另一些人则在 Web 应用程序服务器上部署 Matplotlib，以生成 PNG 输出，用于包含在动态生成的网页中。有些人从 Windows 上的 Tkinter 中的 Python shell 交互式使用 Matplotlib。我的主要用途是将 Matplotlib 嵌入到运行在 Windows、Linux 和 Macintosh OS X 上的 Gtk+ 脑电图应用程序中。
Matplotlib 的原始标志（2003-2008）。
Matplotlib 标志（2008-2015）。
