Matplotlib是一个综合性的库，用于用Python语言创建静电、动画和交互式可视化效果

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Matplotlib以各种硬拷贝格式和跨平台的交互环境制作出版质量的数字。Matplotlib可用于Python脚本、Python和IPython shell、Web应用程序服务器以及各种图形用户界面工具包

安装

有关安装说明和要求，请参见INSTALL.rst或者install文档

测试

安装后，启动测试套件：

python -m pytest

请阅读testing guide有关更多信息和替代方案

贡献力量

您发现了一个bug或其他您想要更改的东西-太棒了！

你已经想出了一种修复它的方法–甚至更好！

你想告诉我们这件事–最棒的是！

从contributing guide好了！

联系方式

Discourse是一般性问题和讨论的讨论论坛，也是我们推荐的起点。

我们的活动邮件列表(反映在话语中)是：

Users邮件列表：matplotlib-users@python.org
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Development邮件列表：matplotlib-devel@python.org

Gitter用于协调发展并提出与matplotlib直接相关的问题

引用Matplotlib

如果Matplotlib对导致出版的项目做出了贡献，请引用Matplotlib来确认这一点

A ready-made citation entry有空房吗？

研究通知

请注意，该存储库正在参与一项关于开放源码项目可持续性的研究。从2021年6月开始，将在大约12个月的时间内收集有关此存储库的数据

收集的数据将包括贡献者数量、PR数量、关闭/合并这些PR所需的时间以及已关闭的问题

欲了解更多信息，请访问the informational
page或下载participant information
sheet

Bokeh是一个用于现代Web浏览器的交互式可视化程序库。它提供优雅、简洁的多功能图形构造，并在大型或流式数据集上提供高性能的交互性。Bokeh可以帮助任何想要快速、轻松地制作交互式绘图、仪表板和数据应用程序的人

最新版本		孔达
许可证		PyPI
赞助		实时教程
生成状态		静电分析
支持		推特

如果你喜欢伯克并愿意支持我们的使命，请考虑making a donation

安装

安装Bokeh的最简单方法是使用Anaconda Python distribution及其包含的孔达包裹管理系统。要安装Bokeh及其所需的依赖项，请在Bash或Windows命令提示符下输入以下命令：

conda install bokeh

要使用pip进行安装，请在Bash或Windows命令提示符下输入以下命令：

pip install bokeh

有关更多信息，请参阅installation documentation

资源

安装Bokeh后，请查看first steps guides

访问full documentation site要查看User’s Guide或launch the Bokeh tutorial要在实时Jupyter笔记本中了解Bokeh，请执行以下操作

社区支持可在Project Discourse

如果您想对Bokeh做出贡献，请查看Developer Guide和request an invitation to the Bokeh Dev Slack workspace

注意：在Bokeh项目的代码库、问题跟踪器和论坛中互动的每个人都应该遵循Code of Conduct

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支持

财政支持

Bokeh项目对此表示感谢individual contributions以下组织和公司提供赞助和支持：

如果您的公司使用Bokeh并能够赞助该项目，请联系 info@bokeh.org

Bokeh是NumFOCUS的赞助项目，NumFOCUS是美国的501(C)(3)非营利性慈善机构。NumFOCUS为Bokeh提供财政、法律和行政支持，以帮助确保项目的健康和可持续性。参观numfocus.org了解更多信息

对Bokeh的捐款由NumFOCUS管理。对于美国的捐赠者，您的捐赠在法律规定的范围内是免税的。与任何捐赠一样，您应该就您的具体税务情况咨询您的税务顾问。

实物支持

Bokeh项目还感谢以下公司捐赠的服务：

安全性

若要报告安全漏洞，请使用Tidelift security contactTidelift将协调修复和披露

plotting-Python 实用宝典

Matplotlib：使用Python绘图

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