This is an object-orient plotting library.
 
A procedural interface is provided by the companion pyplot module,
which may be imported directly, e.g::
 
    from matplotlib.pyplot import *
 
To include numpy functions too, use::
 
    from pylab import *
 
or using ipython::
 
    ipython -pylab
 
For the most part, direct use of the object-oriented library is
encouraged when programming; pyplot is primarily for working
interactively.  The
exceptions are the pyplot commands :func:`~matplotlib.pyplot.figure`,
:func:`~matplotlib.pyplot.subplot`,
:func:`~matplotlib.pyplot.subplots`,
:func:`~matplotlib.backends.backend_qt4agg.show`, and
:func:`~pyplot.savefig`, which can greatly simplify scripting.
 
Modules include:
 
    :mod:`matplotlib.axes`
        defines the :class:`~matplotlib.axes.Axes` class.  Most pylab
        commands are wrappers for :class:`~matplotlib.axes.Axes`
        methods.  The axes module is the highest level of OO access to
        the library.
 
    :mod:`matplotlib.figure`
        defines the :class:`~matplotlib.figure.Figure` class.
 
    :mod:`matplotlib.artist`
        defines the :class:`~matplotlib.artist.Artist` base class for
        all classes that draw things.
 
    :mod:`matplotlib.lines`
        defines the :class:`~matplotlib.lines.Line2D` class for
        drawing lines and markers
 
    :mod:`matplotlib.patches`
        defines classes for drawing polygons
 
    :mod:`matplotlib.text`
        defines the :class:`~matplotlib.text.Text`,
        :class:`~matplotlib.text.TextWithDash`, and
        :class:`~matplotlib.text.Annotate` classes
 
    :mod:`matplotlib.image`
        defines the :class:`~matplotlib.image.AxesImage` and
        :class:`~matplotlib.image.FigureImage` classes
 
    :mod:`matplotlib.collections`
        classes for efficient drawing of groups of lines or polygons
 
    :mod:`matplotlib.colors`
        classes for interpreting color specifications and for making
        colormaps
 
    :mod:`matplotlib.cm`
        colormaps and the :class:`~matplotlib.image.ScalarMappable`
        mixin class for providing color mapping functionality to other
        classes
 
    :mod:`matplotlib.ticker`
        classes for calculating tick mark locations and for formatting
        tick labels
 
    :mod:`matplotlib.backends`
        a subpackage with modules for various gui libraries and output
        formats
 
The base matplotlib namespace includes:
 
    :data:`~matplotlib.rcParams`
        a global dictionary of default configuration settings.  It is
        initialized by code which may be overridded by a matplotlibrc
        file.
 
    :func:`~matplotlib.rc`
        a function for setting groups of rcParams values
 
    :func:`~matplotlib.use`
        a function for setting the matplotlib backend.  If used, this
        function must be called immediately after importing matplotlib
        for the first time.  In particular, it must be called
        **before** importing pylab (if pylab is imported).
 
matplotlib was initially written by John D. Hunter (jdh2358 at
gmail.com) and is now developed and maintained by a host of others.
 
Occasionally the internal documentation (python docstrings) will refer
to MATLAB®, a registered trademark of The MathWorks, Inc.

Package Contents
		_cm _cntr _delaunay _image _mathtext_data _path _png _pylab_helpers _tri afm artist axes axis backend_bases backends (package) bezier blocking_input cbook cm collections colorbar colors contour dates delaunay (package) docstring dviread figure finance font_manager fontconfig_pattern ft2font gridspec hatch image legend lines mathtext mlab mpl numerix (package) nxutils offsetbox patches path patheffects projections (package) pylab pyparsing pyplot quiver rcsetup scale sphinxext (package) spines table testing (package) tests (package) texmanager text textpath ticker tight_bbox transforms tri (package) ttconv type1font units widgets

Classes
		__builtin__.dict(__builtin__.object) RcParams Verbose   class RcParams(__builtin__.dict)     A dictionary object including validation   validating functions are defined and associated with rc parameters in :mod:`matplotlib.rcsetup`     Method resolution order: RcParams __builtin__.dict __builtin__.object Methods defined here: __setitem__(self, key, val) Data descriptors defined here: __dict__ dictionary for instance variables (if defined) __weakref__ list of weak references to the object (if defined) Data and other attributes defined here: converter = <type 'str'> str(object) -> string   Return a nice string representation of the object. If the argument is a string, the return value is the same object. default = 'upper' key = 'image.origin' validate = {'agg.path.chunksize': <function validate_int>, 'axes.axisbelow': <function validate_bool>, 'axes.color_cycle': <function validate_colorlist>, 'axes.edgecolor': <function validate_color>, 'axes.facecolor': <function validate_color>, 'axes.formatter.limits': <matplotlib.rcsetup.validate_nseq_int instance>, 'axes.grid': <function validate_bool>, 'axes.hold': <function validate_bool>, 'axes.labelcolor': <function validate_color>, 'axes.labelsize': <function validate_fontsize>, ...} Methods inherited from __builtin__.dict: __cmp__(...) x.__cmp__(y) <==> cmp(x,y) __contains__(...) D.__contains__(k) -> True if D has a key k, else False __delitem__(...) x.__delitem__(y) <==> del x[y] __eq__(...) x.__eq__(y) <==> x==y __ge__(...) x.__ge__(y) <==> x>=y __getattribute__(...) x.__getattribute__('name') <==> x.name __getitem__(...) x.__getitem__(y) <==> x[y] __gt__(...) x.__gt__(y) <==> x>y __init__(...) x.__init__(...) initializes x; see help(type(x)) for signature __iter__(...) x.__iter__() <==> iter(x) __le__(...) x.__le__(y) <==> x<=y __len__(...) x.__len__() <==> len(x) __lt__(...) x.__lt__(y) <==> x<y __ne__(...) x.__ne__(y) <==> x!=y __repr__(...) x.__repr__() <==> repr(x) __sizeof__(...) D.__sizeof__() -> size of D in memory, in bytes clear(...) D.clear() -> None.  Remove all items from D. copy(...) D.copy() -> a shallow copy of D get(...) D.get(k[,d]) -> D[k] if k in D, else d.  d defaults to None. has_key(...) D.has_key(k) -> True if D has a key k, else False items(...) D.items() -> list of D's (key, value) pairs, as 2-tuples iteritems(...) D.iteritems() -> an iterator over the (key, value) items of D iterkeys(...) D.iterkeys() -> an iterator over the keys of D itervalues(...) D.itervalues() -> an iterator over the values of D keys(...) D.keys() -> list of D's keys pop(...) D.pop(k[,d]) -> v, remove specified key and return the corresponding value. If key is not found, d is returned if given, otherwise KeyError is raised popitem(...) D.popitem() -> (k, v), remove and return some (key, value) pair as a 2-tuple; but raise KeyError if D is empty. setdefault(...) D.setdefault(k[,d]) -> D.get(k,d), also set D[k]=d if k not in D update(...) D.update(E, **F) -> None.  Update D from dict/iterable E and F. If E has a .keys() method, does:     for k in E: D[k] = E[k] If E lacks .keys() method, does:     for (k, v) in E: D[k] = v In either case, this is followed by: for k in F: D[k] = F[k] values(...) D.values() -> list of D's values viewitems(...) D.viewitems() -> a set-like object providing a view on D's items viewkeys(...) D.viewkeys() -> a set-like object providing a view on D's keys viewvalues(...) D.viewvalues() -> an object providing a view on D's values Data and other attributes inherited from __builtin__.dict: __hash__ = None __new__ = <built-in method __new__ of type object> T.__new__(S, ...) -> a new object with type S, a subtype of T fromkeys = <built-in method fromkeys of type object> dict.fromkeys(S[,v]) -> New dict with keys from S and values equal to v. v defaults to None.   class Verbose     A class to handle reporting.  Set the fileo attribute to any file instance to handle the output.  Default is sys.stdout     Methods defined here: __init__(self) ge(self, level) return true if self.level is >= level report(self, s, level='helpful') print message s to self.fileo if self.level>=level.  Return value indicates whether a message was issued set_fileo(self, fname) set_level(self, level) set the verbosity to one of the Verbose.levels strings wrap(self, fmt, func, level='helpful', always=True) return a callable function that wraps func and reports it output through the verbose handler if current verbosity level is higher than level   if always is True, the report will occur on every function call; otherwise only on the first time the function is called Data and other attributes defined here: i = 3 level = 'debug-annoying' levels = ('silent', 'helpful', 'debug', 'debug-annoying') vald = {'debug': 2, 'debug-annoying': 3, 'helpful': 1, 'silent': 0}

Functions
		checkdep_dvipng() checkdep_ghostscript() checkdep_inkscape() checkdep_pdftops() checkdep_ps_distiller(s) checkdep_tex() checkdep_usetex(s) checkdep_xmllint() compare_versions(a, b) return True if a is greater than or equal to b get_backend() Returns the current backend get_configdir = wrapper(*args, **kwargs) Return the string representing the configuration dir.   default is HOME/.matplotlib.  you can override this with the MPLCONFIGDIR environment variable get_data_path = wrapper(*args, **kwargs) get_example_data(fname) get_example_data is deprecated -- use matplotlib.cbook.get_sample_data instead get_home = wrapper(*args, **kwargs) Find user's home directory if possible. Otherwise raise error.   :see:  http://mail.python.org/pipermail/python-list/2005-February/263921.html get_py2exe_datafiles() interactive(b) Set interactive mode to boolean b.   If b is True, then draw after every plotting command, eg, after xlabel is_interactive() Return true if plot mode is interactive is_string_like(obj) matplotlib_fname() Return the path to the rc file   Search order:    * current working dir  * environ var MATPLOTLIBRC  * HOME/.matplotlib/matplotlibrc  * MATPLOTLIBDATA/matplotlibrc rc(group, **kwargs) Set the current rc params.  Group is the grouping for the rc, eg. for ``lines.linewidth`` the group is ``lines``, for ``axes.facecolor``, the group is ``axes``, and so on.  Group may also be a list or tuple of group names, eg. (*xtick*, *ytick*). *kwargs* is a dictionary attribute name/value pairs, eg::     rc('lines', linewidth=2, color='r')   sets the current rc params and is equivalent to::     rcParams['lines.linewidth'] = 2   rcParams['lines.color'] = 'r'   The following aliases are available to save typing for interactive users:   =====   ================= Alias   Property =====   ================= 'lw'    'linewidth' 'ls'    'linestyle' 'c'     'color' 'fc'    'facecolor' 'ec'    'edgecolor' 'mew'   'markeredgewidth' 'aa'    'antialiased' =====   =================   Thus you could abbreviate the above rc command as::         rc('lines', lw=2, c='r')     Note you can use python's kwargs dictionary facility to store dictionaries of default parameters.  Eg, you can customize the font rc as follows::     font = {'family' : 'monospace',           'weight' : 'bold',           'size'   : 'larger'}     rc('font', **font)  # pass in the font dict as kwargs   This enables you to easily switch between several configurations. Use :func:`~matplotlib.pyplot.rcdefaults` to restore the default rc params after changes. rc_params(fail_on_error=False) Return the default params updated from the values in the rc file rcdefaults() Restore the default rc params - the ones that were created at matplotlib load time. test(verbosity=0) run the matplotlib test suite tk_window_focus() Return true if focus maintenance under TkAgg on win32 is on. This currently works only for python.exe and IPython.exe. Both IDLE and Pythonwin.exe fail badly when tk_window_focus is on. use(arg, warn=True) Set the matplotlib backend to one of the known backends.   The argument is case-insensitive.  For the Cairo backend, the argument can have an extension to indicate the type of output.  Example:       use('cairo.pdf')   will specify a default of pdf output generated by Cairo.   Note: this function must be called *before* importing pylab for the first time; or, if you are not using pylab, it must be called before importing matplotlib.backends.  If warn is True, a warning is issued if you try and callthis after pylab or pyplot have been loaded.  In certain black magic use cases, eg pyplot.switch_backends, we are doing the reloading necessary to make the backend switch work (in some cases, eg pure image backends) so one can set warn=False to supporess the warnings

Data
		__date__ = '$Date: 2010-07-06 08:56:31 -0500 (Tue, 06 Jul 2010) $' __revision__ = '$Revision: 8503 $' __version__ = '1.0.0' default = 'upper' defaultParams = {'agg.path.chunksize': [0, <function validate_int>], 'axes.axisbelow': [False, <function validate_bool>], 'axes.color_cycle': [['b', 'g', 'r', 'c', 'm', 'y', 'k'], <function validate_colorlist>], 'axes.edgecolor': ['k', <function validate_color>], 'axes.facecolor': ['w', <function validate_color>], 'axes.formatter.limits': [[-7, 7], <matplotlib.rcsetup.validate_nseq_int instance>], 'axes.grid': [False, <function validate_bool>], 'axes.hold': [True, <function validate_bool>], 'axes.labelcolor': ['k', <function validate_color>], 'axes.labelsize': ['medium', <function validate_fontsize>], ...} default_test_modules = ['matplotlib.tests.test_agg', 'matplotlib.tests.test_backend_svg', 'matplotlib.tests.test_basic', 'matplotlib.tests.test_cbook', 'matplotlib.tests.test_mlab', 'matplotlib.tests.test_transforms', 'matplotlib.tests.test_axes', 'matplotlib.tests.test_dates', 'matplotlib.tests.test_spines', 'matplotlib.tests.test_image', 'matplotlib.tests.test_simplification', 'matplotlib.tests.test_mathtext'] generators = _Feature((2, 2, 0, 'alpha', 1), (2, 3, 0, 'final', 0), 0) key = 'image.origin' major = 2 minor1 = 7 minor2 = 1 n = '5' nmajor = 1 nminor = 5 rcParams = {'figure.subplot.right': 0.9, 'mathtext.cal': 'c... True, 'keymap.back': ['left', 'c', 'backspace']} rcParamsDefault = {'figure.subplot.right': 0.9, 'mathtext.cal': 'c... True, 'keymap.back': ['left', 'c', 'backspace']} s = 'final' tmp = 0 validate_cairo_format = <matplotlib.rcsetup.ValidateInStrings instance> validate_toolbar = <matplotlib.rcsetup.ValidateInStrings instance> verbose = <matplotlib.Verbose instance>