历史#
注意
以下引言由 Matplotlib 的原作者 John D. Hunter (1968-2012) 于 2008 年撰写。
Matplotlib 是一个库，用于在 Python 中绘制数组的二维绘图。尽管它起源于模拟 MATLAB 图形命令，但它独立于 MATLAB，并且可以以 Pythonic 面向对象的方式使用。尽管 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，你应该能够仅使用几个命令，甚至一个命令就能创建简单的绘图！如果你想查看数据的直方图，你不应该需要实例化对象、调用方法、设置属性等；它应该直接起作用。
多年来，我一直在使用 MATLAB 来进行数据分析和可视化。MATLAB 擅长制作精美的图表。当我开始使用脑电图数据时，我发现需要编写应用程序来与我的数据进行交互，并在 MATLAB 中开发了一个脑电图分析应用程序。随着应用程序变得越来越复杂，与数据库、http 服务器进行交互，操作复杂的数据结构，我开始感觉到 MATLAB 作为一门编程语言的局限性，并决定在 Python 中重新开始。Python 完全弥补了 MATLAB 作为一门编程语言的所有缺陷，但我很难找到一个二维绘图包（对于三维来说，VTK 完全超出了我的所有需求）。
当我开始寻找 Python 绘图包时，我有几个要求
图表应该看起来很棒——出版质量。对我来说，一个重要的要求是文本看起来不错（抗锯齿等）。
Postscript 输出，以便与 TeX 文档一起包含
可嵌入到图形用户界面中以进行应用程序开发
代码应该足够简单，以便我可以理解并扩展它
制作图表应该很容易
没有找到适合我的包，我做了任何自尊的 Python 程序员都会做的事情：挽起袖子，一头扎进去。由于没有计算机图形方面的实际经验，我决定模仿 MATLAB 的绘图功能，因为这是 MATLAB 做得非常好的事情。这还有一个好处，就是很多人都有 MATLAB 方面的经验，因此他们可以快速开始在 Python 中绘制图表。从开发人员的角度来看，拥有一个固定的用户界面（pylab 界面）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 界面是由 pylab 提供的一组函数，允许用户使用非常类似于 MATLAB 图形生成代码的代码创建图表（Pyplot 教程）。Matplotlib 前端或Matplotlib API是一组执行繁重任务的类，创建和管理图形、文本、线条、图表等（艺术家教程）。这是一个抽象接口，对输出一无所知。后端是与设备相关的绘图设备，又称渲染器，它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 可缩放矢量图形 硬拷贝，Agg 使用随 Matplotlib 一起提供的 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，依此类推，适用于 PDF、WxWidgets、Tkinter 等。
许多人都在各种不同的环境中使用 Matplotlib。有些人希望自动生成 PostScript 文件，以便发送到打印机或出版商。其他人则在 Web 应用程序服务器上部署 Matplotlib，以便生成 PNG 输出，以包含在动态生成的网页中。有些人使用 Tkinter 在 Windows 上的 Python shell 中交互式地使用 Matplotlib。我的主要用途是在 Windows、Linux 和 Macintosh OS X 上运行的 Gtk+ EEG 应用程序中嵌入 Matplotlib。
Matplotlib 的原始徽标（2003 年至 2008 年）。
Matplotlib 徽标（2008 年至 2015 年）。
