Aziende che usano Matplotlib
It is a Python 2D plotting library which produces publication quality figures in a variety of hardcopy formats and interactive environments across platforms. It can be used in Python scripts, the Python and IPython shells, the Jupyter notebook, web application servers, and four graphical user interface toolkits.
17,288
aziende
Elenco delle aziende che utilizzano Matplotlib
curl --request POST \
--url "https://api.theirstack.com/v1/companies/search" \
--header "Accept: application/json" \
--header "Content-Type: application/json" \
--header "Authorization: Bearer <api_key>" \
-d "{
\"company_technology_slug_or\": [
\"matplotlib\"
]
}"Technology
is any of
Matplotlib
Dipendenti345kFatturato$61BIT Services and IT ConsultingMatplotlibAffidabilitĂ alta
Dipendenti2.3MFatturato$611BRetailMatplotlibAffidabilitĂ alta
Dipendenti93kFatturato$75BMotor Vehicle ManufacturingMatplotlibAffidabilitĂ alta
Dipendenti7Technology, Information and InternetMatplotlibAffidabilitĂ alta
E-Learning ProvidersMatplotlibAffidabilitĂ alta
Dipendenti166kSoftware DevelopmentMatplotlibAffidabilitĂ alta
Dipendenti3.1kFatturato$14MFinancial ServicesMatplotlibAffidabilitĂ alta
Dipendenti46kFatturato$13BBusiness Consulting and ServicesMatplotlibAffidabilitĂ alta
Dipendenti30kFatturato$4.8BSoftware DevelopmentMatplotlibAffidabilitĂ alta
Dipendenti201Business Consulting and ServicesMatplotlibAffidabilitĂ alta
Abbiamo dati su 17,288 aziende e utenti che utilizzano Matplotlib. Il nostro elenco di utenti e clienti di Matplotlib è disponibile per il download e viene arricchito con specifiche aziendali essenziali, tra cui classificazione del settore, dimensione organizzativa, posizione geografica, round di finanziamento e cifre di fatturato, tra gli altri.
Statistiche sull'Uso della Tecnologia e Quota di Mercato
Come mirare agli utenti di Matplotlib
- Come personalizzare questo elenco?
Puoi personalizzare questi dati in base alle tue esigenze filtrando per geografia, settore, dimensione aziendale, fatturato, uso della tecnologia, offerte di lavoro e altro ancora. Puoi scaricare i dati in formato Excel o CSV.
- Come essere avvisati quando le aziende adottano questa tecnologia?
Puoi ricevere avvisi per questi dati. Puoi iniziare selezionando la tecnologia di tuo interesse e riceverai avvisi nella tua casella di posta quando ci sono nuove aziende che utilizzano quella tecnologia.
- Come importare questi dati nel mio CRM?
Puoi esportare questi dati in un file Excel, che può essere importato nel tuo CRM. Puoi anche esportare i dati in un'API.
Domande frequenti
I nostri dati provengono da offerte di lavoro raccolte da milioni di aziende. Monitoriamo queste offerte sui siti web aziendali, bacheche di lavoro e altre piattaforme di reclutamento. Analizzare le offerte di lavoro fornisce un metodo affidabile per comprendere le tecnologie che le aziende stanno impiegando, incluso il loro uso di strumenti interni.
Aggiorniamo i nostri dati quotidianamente per garantire che tu abbia accesso alle informazioni piĂą attuali disponibili. Questo processo di aggiornamento frequente assicura che i nostri approfondimenti e la nostra intelligenza riflettano gli ultimi sviluppi e tendenze all'interno del settore.
Matplotlib is a popular data visualization library in the Python programming language. It provides a wide variety of high-quality 2D plotting capabilities, making it an essential tool for data scientists, analysts, and researchers. With Matplotlib, users can create line plots, bar plots, histograms, scatter plots, and much more, allowing them to effectively communicate insights and trends within their data.
Charting Libraries like Matplotlib belong to the broader category of data visualization tools. These tools are crucial for transforming raw data into visual representations, enabling easier interpretation and analysis. Matplotlib, specifically, stands out for its flexibility and customization options, allowing users to fine-tune every aspect of their plots to meet specific requirements. Whether it's creating simple visualizations or complex, publication-quality figures, Matplotlib excels in catering to a wide range of user needs within the data visualization domain.
Founded in 2003 by John D. Hunter, Matplotlib initially stemmed from the desire to replicate the plotting capabilities of MATLAB in Python. Hunter, a neurobiologist, recognized the gap in Python's data visualization offerings and sought to create a robust plotting library that would facilitate interactive and publication-ready visualizations. Since its inception, Matplotlib has evolved into a cornerstone tool within the Python ecosystem.
Currently, Matplotlib holds a significant market share within the Charting Libraries category, owing to its extensive functionality, active community support, and seamless integration with other data analysis libraries like NumPy and Pandas. As the demand for data-driven insights continues to grow across industries, Matplotlib is poised to maintain and potentially expand its market share in the future. Its adaptability, reliability, and continuous development make it a go-to choice for professionals looking to visualize their data effectively.