Matplotlib学习笔记(第一章)
Matplotlib
第3.4.1版
- 约翰·亨特
- 达伦·戴尔
- 埃里克·费宁
- 迈克尔·卓特布姆
- 以及matplotlib开发团队
2021年3月21日
第一部分：用户指南
第一章 安装
1.1从源代码安装
如果你有兴趣为Matplotlib的开发做贡献，运行最新的源代码，或者只是想自己构建所有的东西，从源代码构建Matplotlib并不困难。
首先，您需要安装依赖的库。
需要C编译器。通常，在Linux上，您需要gcc，它应该使用发行版的包管理器安装；在macOS上，你需要xcode；在Windows上，你将需要Visual Studio 2015或更高版本。
获取最新开发版本的最简单方法是进入git库并运行:
git clone https://github.com/matplotlib/matplotlib.git
或者：
git clone git@github.com:matplotlib/matplotlib.git
如果你正在进行开发，最好是在可编辑模式下进行。原因是pytest的测试发现只适用于Matplotlib，如果以这种方式安装的话。此外，可编辑模式允许您的代码更改立即传播到库代码，而无需重新安装(尽管您必须重新启动python进程/内核)：
cd matplotlib
python -m pip install -e .
如果你不是在开发，它可以从源目录安装一个简单的(只需替换最后一步):
python -m pip install .
要运行这些测试，你需要安装一些额外的依赖项：
python -m pip install -r requirements/dev/dev-requirements.txt
然后，如果你想随时更新你的Matplotlib，只需要做:
git pull
当你运行git pull时，如果输出显示只有Python文件被更新，那么你就完成了所有的设置。如果修改了C文件，请执行pip install -e。再次编译它们。
在开发者文档中有更多关于使用git的信息。
警告:本节中的以下说明适用于非常自定义的Matplotlib安装。
请谨慎进行，因为这些指令可能导致构建产生意外行为和/或导致本地测试失败。
如果您想从tarball构建，请从PyPI文件页面获取最新的tar.gz发布文件。
我们提供了一个setup.cfg文件，您可以使用它来定制构建过程。例如，要使用哪个默认后端，是否安装了Matplotlib附带的一些可选库，等等。
这个文件对那些打包Matplotlib的人特别有用。
如果您正在Windows上构建自己的Matplotlib wheels(或sdist)，请注意，您复制到源代码树中的任何dll也将被打包。
1.2安装正式版本
Matplotlib版本可以作为wheel包在PyPI上的macOS、Windows和Linux上使用。使用pip安装它:
python -m pip install -U pip
python -m pip install -U matplotlib
如果该命令导致从源代码编译Matplotlib，并且在编译过程中出现了问题，那么可以添加——prefer-binary来选择最新版本的Matplotlib，该版本为您的操作系统和Python提供了预编译的wheel。
注意:以下后端开箱即用:Agg、ps、pdf、svg
Python通常附带绑定使用TkAgg的tk。
为了支持其他GUI框架、LaTeX呈现、保存动画和更大的文件格式选择，您可以安装可选依赖项。
1.3第三方发行版
各种第三方为他们的环境提供Matplotlib。
1.31 Conda的安装包
Matplotlib可以通过anaconda主通道获得：
conda install matplotlib
也可以通过 conda-forge 社区频道获得：
conda install -c conda-forge matplotlib
1.3.2 Python发行版
Matplotlib是主要Python发行版的一部分:
- Anaconda
- ActiveState ActivePython
- WinPython
1.3.3 Linux包管理器
如果你使用的是Linux发行版自带的Python版本，你可以通过包管理器安装Matplotlib，例如:
- Debian / Ubuntu: sudo apt-get install python3-matplotlib
- Fedora: sudo dnf install python3-matplotlib
- Red Hat: sudo yum install python3-matplotlib
- Arch: sudo pacman -S python-matplotlib
1.4从源代码安装
参见从源代码安装。
1.5开发安装
参见为开发设置Matplotlib。