インストール番号

公式リリースのインストール#

Matplotlib リリースは、 PyPI上の macOS、Windows、および Linux のホイール パッケージとして利用できます。次を使用してインストールします pip。

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

このコマンドの結果、Matplotlib がソースからコンパイルされ、コンパイルに問題が--prefer-binaryある場合は、OS および Python 用にプリコンパイルされたホイールがある Matplotlib の最新バージョンを選択するために追加できます。

ノート

次のバックエンドはすぐに使用できます: Agg、ps、pdf、svg

Python には通常、TkAgg で使用される tk バインディングが同梱されています。

他の GUI フレームワーク、LaTeX レンダリング、アニメーションの保存、およびより多くのファイル形式の選択をサポートするには、オプションの依存関係をインストールできます。

サードパーティのディストリビューション#

さまざまなサードパーティが、それぞれの環境に Matplotlib を提供しています。

コンダパッケージ#

Matplotlib は、anaconda のメイン チャネル経由で利用できます。

conda install matplotlib

およびconda-forge コミュニティ チャネル経由

conda install -c conda-forge matplotlib

Python ディストリビューション#

Matplotlib は、主要な Python ディストリビューションの一部です。

Linux パッケージマネージャー#

Linux ディストリビューションに付属の Python バージョンを使用している場合は、パッケージ マネージャーから Matplotlib をインストールできます。

  • デビアン/Ubuntu:sudo apt-get install python3-matplotlib

  • フェドーラ:sudo dnf install python3-matplotlib

  • レッドハット:sudo yum install python3-matplotlib

  • アーチ：sudo pacman -S python-matplotlib

ナイトリービルドのインストール#

Matplotlib は、ナイトリー開発ビルド ホイールを scipy-wheels-nightly Anaconda Cloud 組織で利用できるようにします。これらのホイールはpip、クエリするパッケージ インデックスとして scipy-wheels-nightly を指定することでインストールできます。

python -m pip install \
  --upgrade \
  --pre \
  --index-url https://pypi.anaconda.org/scipy-wheels-nightly/simple \
  --extra-index-url https://pypi.org/simple \
  matplotlib

ソースからのインストール#

Matplotlib の開発に貢献したり、最新のソース コードを実行したり、すべてを自分でビルドしたい場合は、ソースから Matplotlib をビルドすることは難しくありません。

最初にDependenciesをインストールする必要があります。

ACコンパイラが必要です。通常、Linux では、ディストリビューgccションのパッケージ マネージャーを使用してインストールする必要があります。macOS ではxcodeが必要です。Windows では、 Visual Studio 2015 以降が必要です。

Visual Studio を使用している場合は、[C++ を使用したデスクトップ開発] が選択されていること、および最新の MSVC、[Windows 用の C++ CMake ツール]、および Windows のバージョンと互換性のある Windows SDK が選択され、インストールされていることを確認してください。これらはデフォルトで「オプション」の小見出しの下で選択する必要がありますが、ソースから matplotlib をビルドするために必要です。

貢献を開始するために最新の開発バージョンを取得する最も簡単な方法は、gitリポジトリに移動して 実行することです。

git clone https://github.com/matplotlib/matplotlib.git

また：

git clone git@github.com:matplotlib/matplotlib.git

開発中の場合は、編集可能モードで実行することをお勧めします。その理由は、インストールがこの方法で行われた場合、pytest のテスト検出は Matplotlib に対してのみ機能するためです。また、編集可能モードでは、コードの変更を再インストールせずにライブラリ コードに即座に反映できます (ただし、python プロセス/カーネルを再起動する必要があります)。

cd matplotlib
python -m pip install -e .

開発していない場合は、ソース ディレクトリから簡単にインストールできます (最後の手順を置き換えるだけです)。

python -m pip install .

テストを実行するには、追加の依存関係をインストールする必要があります。

python -m pip install -r requirements/dev/dev-requirements.txt

次に、いつでも Matplotlib を更新したい場合は、次のようにします。

git pull

を実行したときに、Python ファイルのみが更新されていることが出力に示されていれば、準備は完了です。C ファイルが変更されている場合は、再度実行してコンパイルする必要があります。git pullpip install -e .

開発者向けドキュメントには、git の使用に関する詳細情報があります。

警告

このセクションの次の手順は、Matplotlib の非常にカスタムなインストール用です。これらの指示により、ビルドで予期しない動作が発生したり、ローカル テストが失敗したりする可能性があるため、注意して進めてください。

tarball からビルドする場合は、PyPI ファイル ページから最新のtar.gzリリース ファイルを入手してください。

ビルド プロセスのカスタマイズに使用できるmplsetup.cfgファイルが用意されています。たとえば、使用するデフォルトのバックエンド、Matplotlib に同梱されているオプションのライブラリがインストールされているかどうかなどです。このファイルは、Matplotlib をパッケージ化する場合に特に役立ちます。

Windows で独自の Matplotlib wheel (または sdists) を構築している場合は、ソース ツリーにコピーした DLL もパッケージ化されることに注意してください。

開発用のインストール#

開発用の Matplotlib のセットアップを参照してください。

よくある質問#

コンパイルの問題を報告する#

ヘルプを参照してください。

Matplotlib は正常にコンパイルされましたが、使用しても何も表示されません#

最初に試すことは、クリーン インストールで、それが役立つかどうかを確認します。そうでない場合、インストールをテストする最善の方法は、複雑さを増すPython シェルやIDLEなどの統合開発環境からインタラクティブに作業するのではなく、スクリプトを実行することです。UNIX シェルまたは DOS コマンド プロンプトを開き、次のように実行します。

python -c "from pylab import *; set_loglevel('debug'); plot(); show()"

これにより、Matplotlib がロードしているバックエンド、バージョン情報などに関する追加情報が得られます。この時点で、Matplotlib バックエンドの内部の指示と概念を含む構成ファイルによって管理される、Matplotlib の構成 プロセスを理解していることを確認してください。matplotlibrc

それでも問題が解決しない場合は、ヘルプを参照してください。

Matplotlib を完全に削除する方法#

Matplotlib に関する問題は、パッケージをクリーン インストールすることで解決できる場合があります。インストールされた Matplotlib を完全に削除するには:

  1. Matplotlib 構成ディレクトリからキャッシュを削除します。

  2. インストール ディレクトリから Matplotlib ディレクトリまたは卵を削除します。

OSX に関する注意事項#

OSX用のどのpython? #

Apple は OSX に独自の Python を搭載し、独自/usr/bin/pythonの Matplotlib のコピーを提供しています。残念ながら、Apple が現在 NumPy、Scipy、Matplotlib の独自のコピーをインストールする方法は、これらのパッケージのアップグレードが難しいことを意味します (システム python パッケージを参照)。そのため、新しいバージョンの Python をインストールし、それを NumPy や Matplotlib などのライブラリをインストールするためのベースとして使用することを強くお勧めします。Matplotlib を他の便利な Python ソフトウェアと一緒にインストールする便利な方法の 1 つは、Anaconda Python 科学ソフトウェア コレクションを使用することです。これには、Python 自体と幅広いライブラリが含まれています。コレクションから入手できないライブラリが必要な場合は、pipなどの標準的な方法を使用して自分でインストールできます。. インストールのサポートについては、Anaconda の Web ページを参照してください。

Python の新規インストールのその他のオプションは、 python.org の標準インストーラー 、またはhomebrewやmacportsなどの一般的な OSX パッケージ管理システムを使用して Python をインストールすることです。OSX のパワー ユーザーは、システムに自作または macports のいずれかを使用してオープン ソース ソフトウェア パッケージをインストールすることを希望する可能性がありますが、これらのシステムを Python バイナリの別のソース (Anaconda や Python.org Python など) と共に使用することは完全に可能です。

OSXバイナリホイールのインストール#

https://www.python.org、Homebrew、または Macports のPython を使用している場合は、標準の pip インストーラーを使用して、ホイールの形式で Matplotlib バイナリをインストールできます。

pip は python.org と Homebrew Python でデフォルトでインストールされますが、Macports では手動でインストールする必要があります。

sudo port install py38-pip

pip をインストールしたら、Terminal.app コマンド ラインから Matplotlib とそのすべての依存関係をインストールできます。

python3 -m pip install matplotlib

IPython または Jupyter ノートブック ( ) をインストールすることもできます。python3 -m pip install ipython notebook

インストールの確認#

Matplotlib の新しいバージョンが Python の「パス」にあるはずです。Terminal.app コマンド ラインでこれを確認します。

python3 -c 'import matplotlib; print(matplotlib.__version__, matplotlib.__file__)'

次のようなものが表示されるはずです

3.6.0 /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.9/lib/python3.9/site-packages/matplotlib/__init__.py

where3.6.0は、インストールしたばかりの Matplotlib のバージョンです。次のパスは、Python.org Python、Homebrew、または Macports のいずれを使用しているかによって異なります。別のバージョンが表示される場合、または次のようなエラーが発生する場合

Traceback (most recent call last):
  File "<string>", line 1, in <module>
ImportError: No module named matplotlib

次に、実行して、Python バイナリが期待どおりのものであることを確認します

which python3

のような結果が得られた場合/usr/bin/python...は、Python が OSX と共にインストールされていることになります。これは、おそらく望んでいるものではありません。チェックを再度実行する前に、Terminal.app を閉じて再起動してみてください。それでも問題が解決しない場合は、使用する Python に応じて、Python.org Python を再インストールするか、自作または macports のセットアップを確認してください。ディスク イメージ インストーラーは Python.org Python でのみ機能し、他の Python では使用できないことに注意してください。これらすべてが失敗した場合は、お知らせください。